鞋靴冷启动新用户行为补全的迁移推荐训练数据

面向鞋靴电商平台新用户冷启动推荐任务，构建用于训练迁移推荐模型的数据集。数据利用注册来源、设备类型、城市等级、前三次浏览品类和首次搜索词语义类型等早期信号，预测新用户首次购买商品品类和首次成交价格区间，用于新用户首页推荐、落地页排序和早期兴趣补全，解决新用户历史行为不足导致推荐失效的问题。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集面向鞋靴电商平台新用户冷启动推荐任务，用于训练迁移推荐模型。数据利用注册来源、设备类型、城市等级、前三次浏览品类和首次搜索词语义类型等早期信号，预测新用户首次购买商品品类和首次成交价格区间，以支持新用户首页推荐、落地页排序和早期兴趣补全，解决新用户历史行为不足导致的推荐失效问题。