中国科学技术大学 发布 RecFlow 数据集, 应用在 推荐系统、用户行为分析 领域

中国科学技术大学 本次发布的数据集 RecFlow, RecFlow是由中国科学技术大学和快手公司联合创建的工业级全流程推荐系统数据集，旨在弥合离线推荐系统基准与真实在线环境之间的差距。该数据集包含3800万次用户交互和19亿次阶段样本，涵盖了从曝光空间到未曝光项目的多阶段推荐流程。数据集的创建过程包括从42,000名用户中收集的在线请求日志，记录了每个推荐请求的详细信息。RecFlow的应用领域广泛，支持多任务推荐、用户行为建模、选择偏差估计等研究，旨在提升推荐系统的整体性能和效果。

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