美食食谱评论情感分析数据集GourmetRecipeReviewSentimentAnalysisDataset-ravikrishnanub
数据来源：互联网公开数据
标签：食谱, 评论, 情感分析, 自然语言处理, 文本挖掘, 用户评价, 菜谱, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自美食食谱平台的评论数据，记录了用户对不同食谱的评价和反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但评论内容涉及多种菜肴，可能来源于全球范围内的用户。
数据维度：数据集包括多个字段，如评论ID (CommentID)，用户ID (UserID)，用户名 (UserName)，用户声誉 (UserReputation)，评论创建时间 (CreationTimestamp)，回复数量 (ReplyCount)，点赞数 (ThumbsUpCount)，踩数 (ThumbsDownCount)，综合评分 (BestScore)，以及用户撰写的评论文本 (Recipe_Review)。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和处理。数据经过了结构化处理，包含了用户评论的文本内容以及相关的评价指标。
来源信息：数据来源于美食食谱平台，已进行结构化处理，方便进行情感分析、用户行为分析等研究。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、菜谱推荐系统等领域的研究。
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：适用于自然语言处理、情感分析领域的学术研究，如评论情感极性分析、用户评价行为分析等。
行业应用：可以为在线食谱平台、美食推荐应用提供数据支持，用于提升用户体验、优化菜谱推荐算法。
决策支持：支持餐饮行业的产品和服务改进，帮助了解用户喜好，优化菜谱设计。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解文本数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户对不同食谱的情感表达规律，以及用户评价与菜谱受欢迎程度之间的关系，从而实现菜谱推荐优化、用户行为预测等目标。
