美食推荐系统数据集Food-comRecSysDataset-iamnotwhale

数据来源：互联网公开数据

标签：美食，推荐系统，用户行为，数据集，自然语言处理，机器学习，菜谱，食谱推荐

数据概述：该数据集包含了来自Food.com的美食数据，主要用于构建和评估推荐系统。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间跨度不明确，但包含了历史食谱和用户交互信息。地理范围：数据主要来源于Food.com网站的用户和食谱，覆盖范围广泛。数据维度：数据集包括菜谱信息、用户评价、用户评论、用户交互行为（如点击、收藏等）等。菜谱信息包含菜谱名称、食材、烹饪步骤、烹饪时间等。用户评价包括评分、评论内容等。数据格式：数据提供多种格式，如CSV、JSON等，便于分析和处理。来源信息：数据来源于Food.com网站公开数据，已经过初步的清洗和整理。该数据集适合用于推荐系统、自然语言处理、文本挖掘和机器学习等领域的研究和应用，特别是在食谱推荐、用户偏好分析等方面具有重要价值。

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：适用于推荐系统算法研究、用户行为分析、菜谱文本分析等研究，如基于内容的推荐、协同过滤推荐等。行业应用：可以为餐饮行业、美食平台提供数据支持，特别是在个性化食谱推荐、用户体验优化等方面。决策支持：支持食谱推荐系统的构建与优化，帮助用户发现感兴趣的菜谱，提高用户粘性。教育和培训：作为推荐系统、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法、用户行为分析等技术。此数据集特别适合用于探索用户对菜谱的偏好，构建个性化的食谱推荐系统，帮助用户发现美食，提升平台的用户体验。