餐饮网站食谱评价与用户反馈数据集-joebeachcapital
数据来源：互联网公开数据
标签：食谱评价,用户反馈,烹饪网站,情感分析,用户行为,推荐系统,机器学习,数据分析
数据概述：
本数据集是一个全面的食谱评价和用户互动数据仓库，涵盖食谱评论的多个方面。数据集包括食谱名称、其在热门食谱列表中的排名、唯一的食谱代码以及用户详情，如用户ID、用户名和内部用户声誉评分。每个评论都有唯一的评论ID，并附带创建时间戳、回复数量和收到的点赞和踩的数量等额外属性。用户对食谱的情感态度通过1到5星的评分进行量化，评分0表示没有评分。该数据集为研究人员和数据科学家提供了宝贵的数据资源，有助于情感分析、用户行为分析、食谱推荐系统等多个领域的研究。通过该数据集，可以深入了解烹饪网站中食谱评价和用户反馈的动态。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究与分析场景，包括但不限于情感分析、用户行为分析、食谱推荐系统开发等。研究人员可以利用此数据集探索评论中的情感倾向，数据科学家可以构建用户行为模型，推荐系统开发者可以基于用户反馈优化推荐算法。此外，该数据集也为教学和科普提供了丰富的案例和数据支持。
引用文献：
文本味蕾：通过BERT和AttBiRNN模型对食谱中情感识别的深入探索
作者：Amir Ali, Stanislaw Matuszewski, Jacek Czupyt, Usman Ahmad
发表于：2023年 国际新型研究与发展期刊
