亚马逊的商品共购网络数据，节点有 40 多万，边也有 300 多万，量挺大，用来做图算法训练蛮合适。文件格式是FromNodeId ToNodeId，也就是你可以直接拿去喂给NetworkX、PyTorch Geometric这种图工具用，省了不少预麻烦。

用来跑个协同过滤、图卷积啥的，挺香。比如你想模拟“买了 A 也买 B”的场景，这种图结构数据就适合。响应快，代码也比较直观。文件名是Amazon0601.txt，纯文本，压缩包解出来就能用。

哦对了，还能搭配一些用户行为工具一起玩，像之前看到一篇协同过滤算法的文章里就用过类似数据，挺有参考价值的。还有个amazon-parser的 matlab 代码也能直接这类数据，感兴趣可以一起看看。

建议你用 Python 加载，配合pandas或者networkx都比较顺手。如果你想上点可视化，Gephi也能导入这类数据，效果还不错。别忘了，节点数多了可视化要控制下边数量，不然一坨。

如果你是做推荐系统、用户建模、图学习这块的，可以先把这份数据集加书签，之后调模型啥的能省不少功夫。