食谱评论与用户反馈数据集RecipeReviewsandUserFeedbackDataset-burakvrak
数据来源：互联网公开数据
标签：食谱，用户反馈，评论分析，文本情感分析，菜谱推荐，用户行为，数据挖掘，自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自在线食谱平台的评论数据，记录了用户对不同菜谱的反馈信息，包括评论内容、评分、用户评价等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，可视为一个静态的用户评论集合。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于全球范围内的用户。
数据维度：包括食谱编号（recipe_number）、食谱代码（recipe_code）、评论编号（comment_id）、用户ID（user_id）、用户名（user_name）、用户声誉（user_reputation）、评论创建时间（created_at）、回复数量（reply_count）、点赞数（thumbs_up）、差评数（thumbs_down）、星级评分（stars）、最佳得分（best_score）和评论文本（text）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Recipe Reviews and User Feedback Dataset.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于在线食谱平台用户生成的内容，经过结构化处理，方便进行分析和建模。
该数据集适合用于文本情感分析、用户行为分析、菜谱推荐系统等研究。
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、推荐系统、社交媒体分析等领域的研究，例如情感分析、用户评论主题分析、用户行为模式挖掘等。
行业应用：可以为在线食谱平台、餐饮行业提供数据支持，例如优化菜谱推荐算法、改进用户体验、进行市场调研等。
决策支持：支持餐饮企业进行菜品改进、市场营销策略制定等。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘、机器学习等课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员深入理解用户评论分析和推荐系统设计。
此数据集特别适合用于探索用户对不同菜谱的偏好，分析用户评价与菜谱特征之间的关系，从而优化菜谱推荐和用户体验。
