亚马逊用户评价数据集 yf_amazon：720 万条评论 + 评分，支持推荐系统 / 情感分析

核心数据覆盖

yf_amazon 亚马逊用户评价数据集，包含142 万真实用户对亚马逊平台1100 + 全品类下52 万件商品的720 万条有效评论及评分数据，数据维度完整、覆盖范围广泛，涵盖电商核心消费场景的用户反馈信息，满足各类数据研究与商业应用需求。

适用途径与场景

1.推荐系统开发：基于海量用户 - 商品评价关联数据，优化商品推荐算法、用户画像构建、个性化推荐模型训练；

2.情感 / 观点 / 评论倾向性分析：挖掘用户对商品的正面 / 负面评价倾向，助力品牌舆情监测、产品优化决策；

3.学术研究支持：适用于电商用户行为分析、自然语言处理（NLP）、情感计算等相关课题的数据支撑；

4.商业决策参考：为电商运营、品牌方提供用户需求洞察、竞品分析、市场趋势判断的量化依据。

数据优势

规模庞大：720 万条评论 + 评分，样本量充足，保障分析结果可靠性；

覆盖全面：1100 + 商品类目，覆盖亚马逊主流消费品类，适用场景广泛；

真实有效：基于 142 万真实用户行为数据，无人工合成信息，数据质量有保障；

直接可用：无需额外清洗整理，可快速应用于模型训练、分析报告制作等场景。