酒店用户评价与评分预测数据集HotelUserReviewandScorePrediction-anastasiia6666
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店评价，用户评分，情感分析，文本挖掘，推荐系统，机器学习，旅游，自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自酒店评论平台的用户评价数据，记录了用户对酒店的评论内容、评分以及相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含评论日期（review_date），可用于分析时间趋势。
地理范围：数据涵盖全球范围内的酒店，具体地理位置信息由酒店地址（hotel_address）、经纬度（lat, lng）等字段提供。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，主要包括：酒店信息（酒店名称、地址等），用户评价文本（正面评价 positive_review，负面评价 negative_review），用户评分（reviewer_score），评价相关统计数据（评价总字数、总评论数等），以及其他辅助信息（如用户国籍、标签等）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括hotels_train.csv（训练集）、hotels_test.csv（测试集）和submission.csv（提交文件）。
来源信息：数据来源于公开的酒店评论平台，已经过清洗和整理，可以直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于情感分析、评分预测、推荐系统等相关领域的研究和应用。
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、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，如评论情感极性分析、用户偏好分析、酒店推荐算法研究等。
行业应用：为旅游行业提供数据支持，特别是在酒店评价分析、客户满意度调查、个性化推荐等方面。
决策支持：支持酒店管理者了解用户反馈，优化服务质量，制定更有效的市场营销策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践模型构建和分析。
此数据集特别适合用于探索用户评价与评分之间的关系，预测用户评分，以及根据用户评价进行个性化推荐，从而提高酒店的客户满意度和市场竞争力。
