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一万本图书，六百万评价——Python开发评级

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简介：
《Python开发评级》汇集了超过一万册书籍精华与六百万读者评价，全面解析Python编程语言及其应用实践，旨在帮助开发者提升技术水平和项目实战能力。 goodbooks-10k数据集包含了600万个评分记录，这些评分来自一百万本最受欢迎（即具有最高评分）的书籍。此外，该数据集还包含了一些元信息，比如每本书籍的作者、出版年份等，并且用户还可以给自己的书单添加标签和分类。 由于部分文件体积较大，在GitHub上无法直接查看具体内容。 对于较小的数据片段示例，请参阅相关文档或代码段。 可以通过打开笔记本快速预览数据内容。 从发布的版本中下载单独的压缩文件以获取完整数据集。

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  • 一万本图书，六百万评价——Python开发评级
    优质
    《Python开发评级》汇集了超过一万册书籍精华与六百万读者评价，全面解析Python编程语言及其应用实践，旨在帮助开发者提升技术水平和项目实战能力。 goodbooks-10k数据集包含了600万个评分记录，这些评分来自一百万本最受欢迎（即具有最高评分）的书籍。此外，该数据集还包含了一些元信息，比如每本书籍的作者、出版年份等，并且用户还可以给自己的书单添加标签和分类。 由于部分文件体积较大，在GitHub上无法直接查看具体内容。 对于较小的数据片段示例，请参阅相关文档或代码段。 可以通过打开笔记本快速预览数据内容。 从发布的版本中下载单独的压缩文件以获取完整数据集。
     
  • 六万条豆瓣电影短评
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    本书汇集了网友对众多电影的评论精华，从六万余条评论中精选而出，涵盖了各种类型的影片，为影迷提供了一个深入了解和探讨电影艺术的独特视角。 爬虫获取的豆瓣电影短评包括了电影名、用户名、日期、评分以及短评内容。
     
  • 京东商品获30多万条评价，含评分
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    该产品在京东商城广受消费者欢迎，已累计获得超过三十万条评论及评分，反映了用户对其质量与服务的高度认可。 一直在京东购买商品，好评如潮。东西质量不错，使用方便快捷。这次的商品一如既往地保持了原有的味道，物流也十分给力。但是对打包方式表示不满，用的是塑料袋而不是纸箱，导致部分零食包装盒有破损的情况出现。 此用户未及时评价时，默认给了好评。 三条装的产品很棒，口感极佳，并且到货速度很快。 产品整体来说还不错。 产品质量很高，性价比也很高！还会继续购买的！信赖京东这样的平台。
     
  • 书籍评论数据库（30万条评论）
    优质
    本书籍评论数据库汇集了超过三十万条读者对各类书籍的评价与反馈，涵盖广泛的主题和体裁，为研究文学趋势、读者偏好及书评分析提供了宝贵的资源。 这个语料库包含30万条书籍评论，涵盖了各种长度的评论以及正面、负面和中性的评价。这些中文评论可以用于训练情感分析模型。
     
  • 1.4百万条手机评论 - 数据集
    优质
    本数据集包含1.4百万条来自各类手机产品的用户评论，涵盖不同品牌、型号与功能，旨在为产品分析和用户体验研究提供丰富详实的信息资源。 该数据集包含140万条手机用户评论及评分，涉及多个不同品牌的手机。这些文件共有7个CSV格式的文档，每个文档内都有大量用户的评价与打分信息。 具体的数据文件如下： - phone_user_review_file_2.csv - phone_user_review_file_4.csv - phone_user_review_file_1.csv - phone_user_review_file_3.csv - phone_user_review_file_5.csv - phone_user_review_file_6.csv
     
  • 包含1万本畅销书的600万读者评分的数据集
    优质
    这是一个庞大的数据集，收录了超过一万个畅销书籍以及六百万读者对其的评价和打分，为研究阅读趋势和用户偏好提供了宝贵资源。 1万本畅销书的6百万读者评分数据，每个评分为1到5分不等。
     
  • 包含100万条评价的京东数据集
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    本数据集汇集了超过百万条针对各类商品在京东平台上的用户评价，为研究消费者行为和市场趋势提供了宝贵资源。 数据共有100多万条，以下是数据的格式：产品编号、产品ID、评分、用户ID。
     
  • 利用Python抓取小红书数千条评论（包括一级、二级及展开评论）
    优质
    本项目运用Python语言编写爬虫程序，旨在高效收集和分析小红书中海量用户评价数据，涵盖初级、次级乃至需点击展示的意见反馈。 根据笔记的URL获取所有评论后生成CSV文件。只需替换自己的cookie即可。每个评论包含以下内容：笔记链接、页码、评论者昵称、评论者ID、评论者主页链接、评论时间、评论IP属地、评论点赞数、评论级别和评论内容。
     
  • Android应用评论数据集：包含爬取的评论及一万条正负样本
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    本数据集包含了从安卓应用商店爬取的大量用户评论，并精选出一万条评论作为正负样本，旨在为情感分析研究提供支持。 Android Apps评论数据集包含两个文件：positive10k和negative10k，这些文件包含了对安卓应用商店一些顶级应用程序的正面和负面评论。每个被评价的应用程序ID在appsid文件中列出。该数据集可用于创建使用监督机器学习算法并以此训练算法的项目。情感分析算法需要基于提供的数据进行训练，并随后对其性能进行测试。 该项目还包括一个简单的Python脚本，用于抓取Play商店中的应用并为评论添加字符串，这样用户可以根据自己的自定义需求构建新的数据集，只需修改appsid文件和Androidapp_reviewscrawler.py文件即可实现。为了减少请求的数量，此爬虫仅对每个应用程序发出一次请求以获取40条评论。 例如：可以创建一个只包含通讯类应用的评论的数据集，并且还可以根据需要添加更多的评论等。