餐厅评论情感分析与推荐数据集_Restaurant_Review_Sentiment_Analysis_and_Recommendation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：餐厅评论, 情感分析, 推荐系统, 自然语言处理, 文本挖掘, 机器学习, 餐厅评价, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Zycus公司的数据，记录了餐厅评论信息，旨在用于情感分析和推荐系统构建。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：数据来源未明确，但从餐厅名称和评论内容推测可能包含印度地区的餐厅。
数据维度：数据集包括餐厅名称和评论文本，以及经过处理后的词汇特征，例如"10", "100", "11"等词汇作为特征。
数据格式：CSV格式，文件名为resturant_latent_factors.csv，包含餐厅名称和大量的词汇特征。此外，还包含EDA.ipynb、MF_TFIDF_EDA.ipynb等Jupyter Notebook文件，以及processed.csv和RestoInfo.csv等CSV文件，用于数据探索、分析和处理。
来源信息：数据来源于Zycus公司，经过了预处理，可能包括清洗、标准化和特征提取等步骤。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、推荐系统构建等领域的研究和应用。
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：适用于情感分析、自然语言处理、推荐系统等领域的学术研究，例如餐厅评论的情感极性分析、用户偏好建模、基于文本的推荐算法研究等。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，特别是在客户反馈分析、市场调研、个性化推荐等方面。
决策支持：支持餐厅运营方了解顾客评价、改进服务质量、优化营销策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和推荐系统的构建过程。
此数据集特别适合用于探索顾客对餐厅的评价与偏好，构建情感分析模型和推荐系统，帮助用户实现个性化推荐、提升用户体验。
