在电商平台中,智能导购系统正在成为提升用户购物体验与转化率的关键组件。其核心能力之一是对用户输入的自然语言查询进行高准确度的意图理解与商品匹配推荐。本数据集围绕“用户购物意图识别”任务,设计了大量真实或仿真用户询问场景,涵盖功能偏好、使用场景、款式需求等多维目标,并采集或生成智能导购系统的推荐输出,辅以人类标注者的准确性评价与原因解释,用于优化意图解析模块和推荐适配逻辑。