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京东商品评论数据32万条

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简介：
本数据集包含京东平台上的32万条商品评价记录，涵盖各类产品的真实用户反馈与评分，为研究消费者行为、改进产品质量提供详实的数据支持。 京东的评价数据主要来自于手机、内存条和硬盘等电子产品类别，总计有32万条评论。这些评论包含了创建时间、评分以及通过snownlp进行的情感分析结果。

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  • 京东商品评论数据32万条
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    本数据集包含京东平台上的32万条商品评价记录，涵盖各类产品的真实用户反馈与评分，为研究消费者行为、改进产品质量提供详实的数据支持。 京东的评价数据主要来自于手机、内存条和硬盘等电子产品类别，总计有32万条评论。这些评论包含了创建时间、评分以及通过snownlp进行的情感分析结果。
     
  • 京东20万条评论数据.rar
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    该文件包含京东平台上关于某一产品或服务的20万条用户评价数据，可用于分析消费者反馈、改进产品质量及优化用户体验。 京东20万条评论数据.rar
     
  • 京东评论数据集（约1万条评论）
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    该数据集包含大约一万条来自京东平台的商品评论，旨在为研究者提供产品评价分析、情感分析及自然语言处理方面的丰富资源。 关于MacBook的京东评论的数据集，包含未标记的文本内容，可用于进行文本聚类分析。
     
  • 京东商品评论数据集
    优质
    京东商品评论数据集包含了大量消费者对平台内各类商品的真实评价信息，为情感分析、推荐系统等研究提供丰富的训练资源。 京东评论情感分类器是基于bag-of-words模型开发的。该工具能够对用户在京东平台上的商品评价进行分析，并根据文本内容判断出评论的情感倾向性，如正面、负面或中立等类别。这种技术的应用有助于商家更好地理解消费者反馈，从而优化产品和服务质量。
     
  • 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。
     
  • 2018年京东商品评论数据集
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    2018年京东商品评论数据集包含大量消费者对京东平台上销售的商品所写的评价和反馈，涵盖多个产品类别，为分析用户需求、改进产品质量提供了宝贵的资源。 京东评论数据集是之前论文使用过的资源，效果不错，这是2018年更新的最新版本。
     
  • 京东商品数据集包含约11万条记录
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    此京东商品数据集收录了大约十一万条详尽的商品信息记录，为研究者和开发者提供了丰富的电商行业分析素材。 京东商品数据集包含了平台上各种商品的详细信息，适用于数据分析、市场调研及推荐系统等多种应用场景。以下是根据您提供的字段（商品名称、价格、评论条数、店铺、id）对数据集进行的具体描述： **数据集字段说明** - 商品名称：这是用户识别特定产品的标准标识符。 示例：“小米Redmi Note 12 Turbo” - 价格：当前销售价，可能包括优惠后的折扣价等。实际售价会因促销活动等因素而变动。 示例：¥1999 - 评论条数：该商品收到的用户评价数量，体现了市场反馈和受欢迎程度。 示例：2000+ - 店铺：销售此产品的店铺名称或标识符，可能涵盖京东自营店及第三方商家等。 示例：“京东自营旗舰店”、“XX品牌官方旗舰店” - id：用于在平台上唯一识别商品的编号（如SKU ID）。 示例：“1234567890”，由数字和字母组合而成。
     
  • 京东上的SK-II商品评论数据集
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    该数据集包含了京东平台上消费者对于SK-II产品的真实评价与反馈，内容详实丰富，涵盖各类护肤品及化妆品，为研究消费者行为和品牌影响力提供了宝贵资源。 商品的名称、评论内容、评论时间、评分以及销量等相关信息。
     
  • 京东2011.1-2013.3商品评论情感数据集.zip
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    该数据集包含京东在2011年1月至2013年3月期间的商品评论，每条评论均标注有正面或负面的情感标签，用于研究产品评价的情感分析。 本数据集包含52万件商品，涉及1100多个类目，涵盖142万名用户，并且有720万条评论和评分数据。
     
  • 京东商品评论数据抓取程序代码
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    本程序用于从京东网站自动抓取商品评论数据，适用于数据分析、产品研究等场景。通过Python编写，使用Selenium和BeautifulSoup库实现网页解析与数据提取。 京东商品评价信息采集爬虫源码是一个用于自动化获取京东商城商品评价数据的程序。这个爬虫可以帮助数据分析人员或电商从业者快速收集大量用户评价，以便进行市场分析、产品优化或者竞品对比。以下是详细介绍该爬虫涉及的关键知识点： 1. **网络爬虫基础**：网络爬虫是自动抓取网页信息的程序，它通过模拟浏览器发送HTTP请求到服务器，然后接收服务器返回的HTML或JSON等格式的数据。在此项目中，爬虫主要针对京东商品评价页面进行数据抓取。 2. **Python编程语言**：爬虫通常使用Python编写，因为Python有许多强大的库支持网络请求、解析HTML和处理数据。例如，本项目可能使用了`requests`库发送HTTP请求，`BeautifulSoup`或`lxml`库解析HTML文档。 3. **HTML与XPath/BeautifulSoup解析**：HTML是网页的结构化标记语言，XPath或BeautifulSoup则是用来在HTML文档中定位特定元素的工具。爬虫通过解析HTML，找到评价者的姓名、评价内容和评价时间等关键信息所在的节点。 4. **数据提取与清洗**：爬虫抓取的数据通常是原始的HTML片段，需要进一步处理才能转化为结构化的数据。这可能涉及到字符串处理、正则表达式匹配、异常处理等步骤，以确保数据的准确性和完整性。 5. **异步请求与Scrapy框架**：为了提高爬取效率，可能会使用异步请求技术如`asyncio`库，或者使用Scrapy这样的高级爬虫框架。它们可以并行处理多个请求，减少网络延迟。 6. **IP代理与反爬策略**：京东等电商平台通常会设置反爬机制，防止被大量爬虫频繁访问。因此，爬虫可能需要使用IP代理池来更换请求IP，避免被封禁，并且需遵循网站的robots.txt规则，尊重网站的爬虫策略。 7. **数据存储**：爬取到的数据可以保存为CSV、JSON等格式的文件或者使用数据库（如SQLite、MySQL）进行存储。这便于后续分析和高效查询。 8. **爬虫代码使用说明**：“爬虫代码使用说明.txt”文件可能包含了如何运行和配置爬虫的具体步骤，包括环境搭建、依赖安装、参数设置等内容。 9. **京东API接口**：虽然本项目没有明确提及，但京东提供了一些官方的API接口。用户可以通过注册开发者账号获取接口权限，并合法地获取商品评价数据。不过这种方式往往受到调用次数和频率的限制。 10. **法律法规遵循**：在进行网络爬虫活动时，必须遵守相关法律法规，尊重用户隐私，不得用于非法用途，确保数据采集的合规性。 通过以上这些知识点，你可以构建一个功能完善的京东商品评价信息采集系统，并为业务决策提供有价值的数据支持。