LuminaAI/RCL-Ecommerce-Product-Descriptions

该数据集包含各种电子商务产品的描述。每个样本存储在一个单独的文本文件中，特征以空格分隔在一行上。数据集结构分为训练数据和测试数据，每个类别有一个单独的文件夹。数据集设计为与Lumina AI的随机对比学习（RCL）算法兼容，通过PrismRCL应用程序或API使用。数据集最初来源于Kaggle数据集库，并已准备好确保与PrismRCL的兼容性。

This dataset contains product descriptions for various ecommerce products. Each sample is stored in a separate text file, with features space-separated on a single line. The dataset is structured into training and testing data, with each category having a separate folder. It is designed to be compatible with Lumina AIs Random Contrast Learning (RCL) algorithm via the PrismRCL application or API. The dataset was originally sourced from the Kaggle Dataset Repository and has been prepared to ensure compatibility with PrismRCL.

原始信息汇总

Ecommerce Product Descriptions Dataset

概述

该数据集包含各种电子商务产品的描述。每个样本存储在单独的文本文件中，特征以空格分隔，存储在单行中。数据集结构与Lumina AI的随机对比学习（RCL）算法兼容，可通过PrismRCL应用程序或API使用。

数据集结构

数据集按以下结构组织：

Ecommerce_Product_Descriptions/ train_data/ category_1/ sample_0.txt sample_1.txt ... category_2/ sample_0.txt sample_1.txt ... test_data/ category_1/ sample_0.txt sample_1.txt ... category_2/ sample_0.txt sample_1.txt ...

注意：所有文本文件名在所有类别文件夹中必须是唯一的。

特征

• 表格数据：每个文本文件包含以空格分隔的值，表示样本的特征。
• 类别：有多个类别，每个类别根据产品类型由单独的文件夹表示。

使用

以下是使用PrismRCL加载数据集的示例：

bash C:PrismRCLPrismRCL.exe chisquared rclticks=10 boxdown=0 data=C:path oEcommerce_Product_Descriptions rain_data testdata=C:path oEcommerce_Product_Descriptions est_data savemodel=C:path omodelsmymodel.classify log=C:path olog_files stopwhendone

许可证

该数据集根据知识共享署名4.0国际许可协议授权。有关更多详细信息，请参阅LICENSE文件。

原始来源

该数据集最初来源于Kaggle数据集仓库。如果在研究或应用中使用此数据集，请引用原始来源。