# deepshare-playground — Data

来源：https://www.kaggle.com/competitions/deepshare-playground/data

采集时间：2026-10-19T10:45:49Z

这是一个CTR预估的比赛，该比赛的数据集是从某个开源的数据集通过脱敏得到的，我们

## Files

*   **item_info.csv** - Item侧的相关信息，通过item_id和behaviour表进行关联
*   **user_info.csv** - User侧的相关信息，通过user_id和behaviour表进行关联
*   **train_behaviou.csv** - 训练集
*   **test_behaviour.csv** - 测试集


## Columns
item_info.csv
*   `item_id` - item的唯一标识符，可以通过item_id和其他表进行关联
*   `item_fea1~item_fea9` - item侧的匿名特征
*   `item_desc` - item的文本描述，这里对文本进行了脱敏

user_info.csv
*   `user_id` - user的唯一标识符，可以通过user_id和其他表进行关联
*   `user_fea1~user_fea4` - user侧的匿名特征

train_behaviour.csv
*   `user_id` - user的唯一标识符
*   `item_id` - item的唯一标识符
*   `label` - user是否点击改item，点击为1，不点击为0
*   `day` - user发生行为的天数，训练集是1～12，测试集是13
*   `ID` - 数据的ID，代表第几条数据，没有什么卵用，kaggle平台必须要求加的

test_behaviour.csv
*   `user_id` - user的唯一标识符
*   `item_id` - item的唯一标识符
*   `day` - user发生行为的天数，训练集是1～12，测试集是13
*   `ID` - 数据的ID，代表第几条数据，没有什么卵用，kaggle平台必须要求加的