User Behavior Data from Taobao for Recommendation

1.概述

UserBehavior是阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集，用于隐式反馈推荐问题的研究。

2.介绍

文件名称	说明	包含特征
UserBehavior.csv	包含所有的用户行为数据	用户ID，商品ID，商品类目ID，行为类型，时间戳

UserBehavior.csv
本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。数据集的组织形式和MovieLens-20M类似，即数据集的每一行表示一条用户行为，由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成，并以逗号分隔。关于数据集中每一列的详细描述如下：

列名称	说明
用户ID	整数类型，序列化后的用户ID
商品ID	整数类型，序列化后的商品ID
商品类目ID	整数类型，序列化后的商品所属类目ID
行为类型	字符串，枚举类型，包括('pv', 'buy', 'cart', 'fav')
时间戳	行为发生的时间戳

注意到，用户行为类型共有四种，它们分别是

行为类型	说明
pv	商品详情页pv，等价于点击
buy	商品购买
cart	将商品加入购物车
fav	收藏商品

关于数据集大小的一些说明如下

维度	数量
用户数量	987,994
商品数量	4,162,024
用户数量	987,994
商品类目数量	9,439
所有行为数量	100,150,807

3.引用

1.Han Z, Xiang L, Pengye Z, et al. 2018. Learning Tree-based Deep Model for Recommender Systems. In Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining.
2. Han Z, Daqing C, Ziru X, et al. 2019. Joint Optimization of Tree-based Index and Deep Model for Recommender Systems. In Advances in Neural Information Processing Systems.
3. Jingwei Z, Ziru X, Wei D, et al. 2020. Learning Optimal Tree Models under Beam Search. In International Conference on Machine Learning.

如果您发表的论文有使用本数据集，请发邮件到tianchi_open_dataset@alibabacloud.com，回复论文链接，我们工作人员会给您寄送天池数据集小礼品。

4.遵循协议

该数据集遵循协议：CC BY-NC-SA 4.0 。