亚马逊数据集和yelp数据集大代码
时间: 2024-05-18 20:12:03 浏览: 19
很抱歉,我不能提供完整的亚马逊数据集和yelp数据集的大代码,因为它们都是有版权保护的数据集,需要遵守相关的许可协议才能使用。同时,这些数据集也非常大,不适合在这里直接展示。不过,你可以在官方网站上找到相关的数据集和使用方法,例如:
- 亚马逊数据集:https://registry.opendata.aws/amazon-reviews/
- Yelp数据集:https://www.yelp.com/dataset
在这些网站上,你可以找到数据集的下载链接、使用说明、格式说明以及常见的使用场景。同时,你也可以在GitHub上找到一些开源的代码库,例如:
- https://github.com/kavgan/nlp-in-practice/tree/master/tf-idf
- https://github.com/chenyuntc/PyTorchText
这些代码库提供了基于亚马逊数据集和yelp数据集的文本处理、情感分析、分类等常见任务的代码实现,可以供你参考和学习。
相关问题
recbole数据集有哪些
recbole框架提供了一些常用的推荐系统数据集,包括但不限于以下几个:
1. MovieLens: MovieLens是一个经典的电影推荐数据集,包含用户对电影的评分信息。recbole提供了MovieLens 100K、MovieLens 1M和MovieLens 20M三个版本的数据集。
2. Amazon: Amazon数据集包含了用户在亚马逊上购买商品的历史记录,包括用户对商品的评分、评论等信息。
3. Yelp: Yelp数据集是一个关于商家评价的数据集,包含用户对商家的评分、评论以及其他相关信息。
4. Book-Crossing: Book-Crossing是一个关于图书推荐的数据集,包含用户对图书的评分、评论等信息。
以上仅是recbole框架提供的一部分数据集,您也可以根据自己的需求,自定义数据集并在recbole框架中使用。如果您想获取更多关于recbole数据集的详细信息,建议您查阅recbole框架的官方文档或GitHub页面。
希望这些信息能对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
深度学习行为预测数据集的链接
以下是一些深度学习行为预测数据集的链接:
1. UCI Machine Learning Repository: 这个网站提供了大量不同类型的机器学习数据集,包括行为预测数据集。其中一些数据集包括电子邮件垃圾分类、股票市场预测和网络攻击检测等。
2. Kaggle: Kaggle是一个机器学习和数据科学竞赛网站,也提供了一些行为预测数据集。它们的数据集包括金融欺诈检测、用户行为分析和网络流量分析等。
3. TMDb电影数据集: 这个数据集包含了电影的元数据和用户评分数据,可以用于预测用户对电影的评分和观看行为。
4. Netflix Prize: 这个比赛在2006年由Netflix主办,要求参赛者开发算法来预测用户会喜欢哪些电影。比赛提供了一个大型的数据集,包括用户评分和浏览历史等信息。
5. Yelp数据集: Yelp是一个用户点评和评分商家的网站,它提供了一个大型的数据集,包括用户评分、评论和商家信息等。可以用这个数据集来预测用户是否会喜欢某个商家。
6. Amazon商品评论数据集: 这个数据集包括了Amazon网站上的商品评论和评分,可以用来预测用户对商品的购买行为。
以上是一些深度学习行为预测数据集的链接,可以用于开展相关的研究和实验。