数据来源：论文中用的是Amazon Product Data数据，包含两个文件：reviews_Electronics_5.json, meta_Electronics.json.
文件格式链接中有说明，其中reviews主要是用户买了相关商品产生的上下文信息，包括商品id, 时间，评论等。meta文件是关于商品本身的信息，包括商品id, 名称，类别，买了还买等信息。
1、亚马逊数据格式
亚马逊数据集包含产品评论和产品原始数据，用作基准数据集。 我们对名为Electronics的子集进行实验，其中包含192,403个用户，63,001个商品，801个类别和1,689,188个样本。 此数据集中的用户行为很丰富，每个用户和商品都有超过5条评论。 特征包括goods_id，cate_id，用户评论goods_id_list和cate_id_list。用户的所有行为都是（b1，b2，...，bk，... ，bn），任务是通过利用前k个评论商品来预测第（k + 1）个评论的商品。 训练数据集是用每个用户的k = 1,2，...，n-2生成的。 在测试集中，我们预测最后一个给出第一个n - 1评论商品。
## 2、代码解读
数据格式转换：
1_convert_pd.py文件的作用：json格式转化为pandas的dataframe格式，并保存为pickle二进制文件格式。解释一下为什么要保存pickle文件格式，因为pickle文件是二进制形式，读取速度快。
2_remap_id.py文件的作用：将asin，categories，reviewerID三个字段进行位置编码。位置编码主要通过build_map。
特别解读一下build_map函数的作用，就是将id排序，并转换成对应的位置索引，举个例子[d,a,c,b] → [4,1,3,2]。
meta_df格式
asin categories
d dd
a aa
c cc
b cc
####################
asin_map, asin_key = build_map(meta_df, 'asin')
cate_map, cate_key = build_map(meta_df, 'categories')
####################
meta_df格式
asin categories
4 3
1 1
3 2
2 2
####################
asin_map = [a, b, c, d]
meta_df = meta_df.sort_values('asin')
meta_df = meta_df.reset_index(drop=True) #meta_df的长度也是63001
cate_list = [meta_df['categories'][i] for i in range(len(asin_map))]
cate_list = np.array(cate_list, dtype=np.int32) #cate_list长度 63001，和item_count一样长
cate_list = [3, 1, 2, 2]
build_dataset.py生成训练集和测试集：
根据用户看过的产品数组生成训练集和测试集
根据上述的一条记录可以生成2条正样本和2条负样本的训练集，1条测试集
