中文商城商品推荐数据集
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ShopRec-CN 是一个大规模模拟电商推荐数据集，专为推荐系统研究设计。包含10万用户、5万商品、100万订单和500万浏览行为记录，覆盖10个商品类目。数据集具有真实的用户偏好建模、销量/浏览量的幂律分布特征，以及时间行为模式。适用于CTR预测、协同过滤、深度学习排序模型（DeepFM/Wide&Deep）和向量召回研究。
提供机构：
maas创建时间：
2026-05-24
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ShopRec-CN 是一个大规模模拟电商推荐数据集，专为推荐系统研究设计。包含10万用户、5万商品、100万订单和500万浏览行为记录，覆盖10个商品类目。数据集具有真实的用户偏好建模、销量/浏览量的幂律分布特征，以及时间行为模式。适用于CTR预测、协同过滤、深度学习排序模型（DeepFM/Wide&Deep）和向量召回研究。