Amazon 食品评论数据.zip

亚马逊_API API 获取产品信息、评论、搜索产品和了解产品的报价，所有这一切只需使用 productId 开始项目 下载库打开cmd然后写 npm install npm install express request-promise nodemon request 然后 npm 策略 响应示例 ->

IMDB_Sentiment_Analysis 鉴于大量的在线评论数据（Amazon，IMDB等），情绪分析变得越来越重要。 在这个项目中，建立了一个情感分类器，用于评估一段文字的极性是正还是负。 情感分析是在Keras随附的IMDB数据集上完成的。 它由25,000个训练样本（其中20％是验证样本）和25,000个测试样本组成。 数据集中的所有单词均已预先标记。 使用自训练的单词嵌入（Keras嵌入层）。 我训练了不同的模型，其中一个模型包含一个LSTM层。 它在10个时元上的准确度为84％。 第二个示例由两组Conv1D和MaxPooling1D图层组成，后面是标准GRU图层。 观察到85％的准确性。 我已经将CuDNN层用于LSTM和GRU，因为它们在GPU上的速度比标准LSTM和GRU层快得多。 所有实现都是使用Keras进行的。 另一个具有RMS Prop精度的示例为84％，而

情感分析 受过Python的情感分析，并接受过Amazon西班牙评论的西班牙语培训。 请参阅我的博客以获取详细信息： 模型训练： : 应用于网页的模型： :

amazon-sp-api（Amazon Selling Partner API的客户端） 客户端处理对Amazon Selling Partner API的调用。 它包装了所有必要的内容，例如请求访问令牌，安全令牌以及使用AWS4签名对请求进行签名。 内容 先决条件 确保您已遵循《 ，并成功完成了的步骤， 并具有有效的refresh_token（如果仅将客户端用于自己的卖方帐户，则最简单的方法是使用如开发者指南中所述的自我授权）。 安装 npm install amazon-sp-api 入门 在使用客户端之前，您需要添加您的应用程序客户端和aws用户凭据。 从环境变量设置凭证 SELLING_PARTNER_APP_CLIENT_ID = （ ） SELLING_PARTNER_APP_CLIENT_SECRET = <YOUR_APP_

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对amazon.com recommendation:item-to-item collaborative filtering提到的协同过滤推荐算法进行了实现。文件中ratings.xlsx是数据集，movies.xlsx存储的是电影名字和相应编号，name_index.mat是把movies.xlsx导入matlab后生成的数据文件（有两部分，改了一下名字，在recommendations函数中会用到）。similarity.m是生成各种需要的数据，recommendations.m是产生推荐用的。

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