淘宝数据集分析+可视化

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。

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