菜品图像与菜品信息关联分析数据集_Cuisine_Image_and_Information_Association_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：菜品识别, 图像识别, 菜品分类, 图像特征, 深度学习, 菜品推荐, 多模态数据, 嵌入向量
数据概述：
该数据集包含菜品图像及其相关信息，旨在用于菜品图像与菜品属性之间的关联分析和建模。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：未明确标注地理范围，数据可能来源于全球范围内的菜品图像。
数据维度：数据集包含图像ID（img_id）、菜品ID（product_id）、相似度（avg_sim）、嵌入向量（emb）、聚类信息（clu, mj, cluall54）、菜品名称（food_name）、以及其他标注信息（mark）。
数据格式：数据集包含CSV格式的结构化数据文件（cuisine_60-55.csv），以及TFRecord格式的图像数据文件（ld_train00-1024.tfrec等）。CSV文件提供了图像的元数据和关联信息，TFRecord文件包含了图像数据。
来源信息：数据来源未明确，但数据集提供了图像和相关属性的关联，适用于多种分析和建模任务。
该数据集适合用于图像识别、菜品分类、推荐系统等领域的应用，也适用于深度学习模型的训练和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、图像识别、多模态学习等领域的学术研究，如菜品图像分类、菜品属性预测、图像检索等。
行业应用：为餐饮行业、电商平台和内容推荐系统提供数据支持，尤其在菜品推荐、菜单生成、菜品识别等应用方面具有实用价值。
决策支持：支持餐饮企业进行菜品分析、市场调研和产品优化，帮助企业更好地了解消费者偏好。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像识别和数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索菜品图像特征与菜品属性之间的关联，以及构建基于图像的菜品推荐系统，帮助用户实现菜品推荐、菜品搜索等目标。
