本数据集来源自公开数据采样：https://www.heywhale.com/home/competition/609cc718ca31cd0017835fdc/content/1
该数据集包含从2011年1月1日到2014年3月31日（3年多）某电商网站的消费者购买行为，用户评分，评论和产品元数据，涵盖15个一级产品类别，987个二级产品类别，近2个百万用户，超过10万种产品和超过6,000万条评论。该数据集中的每个文本评论都包含三个子评论：正面评论，负面评论和整体评论。
- 本数据集包括52 万件商品，1100 多个类目，142 万用户，720 万条评论/评分数据
- 基于公开电商数据，针对部分字段做出了一定的调整
- 字段信息内容参考如下：
1 . 商品信息.csv
| 字段 | 数据 | 说明 |
|---|---|---|
| 商品ID | string | 产品 id (PRODUCT_0) |
| 商品名称 | string | 商品的具体名称，例如“新编家常菜谱(名厨指导版)” |
| 所属类别 | string | 商品所属类别（从 0 开始，连续编号，从左到右依次表示一级类目、二级类目、三级类目） |
2 . 商品类别列表.csv
| 字段 | 数据 | 说明 |
|---|---|---|
| 类别ID | string | 类别 id (从 0 开始，连续编号) |
| 类别名称 | string | 类别名称 |
3 . 训练集
| 字段 | 数据 | 说明 |
|---|---|---|
| 数据ID | string | 每条数据的唯一id，例如TRAIN_0 |
| 用户ID | int | 用户 id (从 0 开始，连续编号) |
| 商品ID | string | 即 products.csv 中的 productId |
| 评论时间戳 | int | 评分的时间戳 |
| 评论标题 | string | 评论的标题 |
| 评论内容 | string | 评论的内容 |
| 评分 | int | 评分，[1,5] 之间的整数 |
4 .测试集
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| 数据ID | 每条数据的唯一id，例如TRAIN_0 |
| 用户ID | 用户 id (从 0 开始，连续编号) |
| 商品ID | 即 products.csv 中的 productId |
| 评论时间戳 | 评分的时间戳 |
| 评论标题 | 评论的标题 |
| 评论内容 | 评论的内容 |
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