长期短期记忆模型评分数据集LSTMwithScoresDataset-nicogabriel1
数据来源：互联网公开数据
标签：LSTM, 评分预测, 数据集, 时间序列, 机器学习, 评分分析, 情感分析, 自然语言处理
数据概述：该数据集用于长期短期记忆模型（LSTM）的评分预测任务，记录了用户对产品、电影、餐馆等的评分数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的多种产品和服务评分。
数据维度：数据集包括用户ID、产品ID、评分、评分时间、用户评论等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的评分数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于评分预测、时间序列分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在情感分析、产品评价预测等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于评分预测、情感分析等研究，如评分波动的原因分析、用户偏好的预测等。
行业应用：可以为电商平台、电影评分网站、餐馆点评平台等行业提供数据支持，特别是在用户评分预测、产品推荐等方面。
决策支持：支持评分预测和策略优化，帮助商家制定科学的产品推广和营销策略。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解评分预测、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索评分预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的评分预测，优化产品推荐和营销策略，提高用户满意度和业务绩效。
