亚马逊

亚马逊提供多种数据库服务，涵盖关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等多种类型，能够满足不同应用场景的需求。用户可以根据自身业务需求选择合适的数据库服务，并利用亚马逊提供的管理工具简化数据库的部署、运维和扩展。

亚马逊产品评论挖掘分析是Web数据挖掘作业的一部分，从亚马逊提取和分析客户对产品的反馈。项目包括网络爬虫，从指定的亚马逊产品URL获取客户评论，并将其存储为JSON格式文本。预处理阶段将所有评论整合为一个集合，供斯坦福NLP核心的SPIED进行后续分析。实施过程中，我们使用了种子术语来提取评论中与产品描述相关的术语。更精确的方法是使用黄金标准评论来定义种子术语，以提高提取的准确性。

EC2： 你的无限算力引擎 EC2 (Elastic Compute Cloud) 是亚马逊云计算 AWS 提供的核心服务之一， 赋予您按需获取虚拟计算资源的能力。 您可以将 EC2 想象成一个庞大的虚拟数据中心， 其中蕴藏着海量服务器资源， 可随时供您调用。 如何理解 EC2 的强大能力？ 假设您需要处理一项计算密集型任务， 例如分析海量数据。 在传统模式下， 您可能需要采购大量服务器来满足计算需求。 但有了 EC2， 您只需创建一个虚拟机镜像， 定义所需的处理器速度、 内存大小、 硬盘空间以及操作系统和软件环境。 例如， 您可以创建一个配置为 1.2 GHz 处理器、 1.7GB 内

介绍了如何利用亚马逊爬虫进行商品信息抓取，并进行数据分析的方法。

是的matlab代码亚马逊解析器显示完整的亚马逊订单历史记录。关于JavaScript以表格形式显示所有在amazon.de上的订单。最初的想法和线索：来自这里的说明：如何登录到Amazon.de打开浏览器的开发者工具（例如或）将脚本的完整内容复制到Javascript控制台中按Enter键或只是使用它。提示在浏览器中，必须允许amazon.de弹出窗口（或一般而言）。在Firefox下，在高级设置（ about：config ）中，必须将dom.popup_maximum设置设置为足够高的值（例如100）。危险！这不适用于性能较弱的计算机。根据订单历史记录的大小，将打开数十个选项卡/窗口，并

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 matl