"英文标题：China Food Delivery Platform User Complaint and Public Opinion Database
数据集概述
聚焦餐饮外卖平台用户投诉与舆情负面信息的结构化采集与整合，覆盖餐饮配送及外卖送餐服务场景下的用户反馈与公开舆情数据。
数据按事件维度组织，覆盖国内主流外卖平台，整合多渠道信息源的负面内容。颗粒度精确至单投诉/舆情事件层级，包含事件属性、内容特征、渠道来源等维度，支持多维度关联分析与趋势挖掘。数据结构遵循服务质量监测领域的标准框架，字段定义清晰，可直接用于服务改进与风险预警模型构建。
该数据集是评估餐饮外卖平台服务质量、识别用户痛点的核心资源。负面反馈与舆情直接反映服务短板与用户诉求，掌握相关动态对于平台优化配送流程、调整服务标准、化解舆情风险，以及监管部门监测行业服务水平、制定规范政策均具有关键作用。长周期的负面信息积累还可用于分析服务问题的季节性规律、区域特征及与平台运营策略的关联性。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
incident_id：事件唯一标识，格式字符串，用于区分单投诉/舆情事件complaint_category：投诉分类，包含配送超时、餐品问题、服务态度等，标识事件核心诉求类型platform_source：平台来源，指产生投诉或舆情的外卖平台名称sentiment_score：情感分值，单位无，取值范围[-1,1]，用于量化负面情绪强度resolution_status：处理状态，包含已解决、待处理、未解决，标识事件当前处理进展incident_time：事件时间，格式YYYY-MM-DD HH:MM:SS，指投诉或舆情发生的时间
适用场景
- 外卖平台质量管控部门定位高频投诉环节，优化配送与餐品保障流程
- 舆情监测机构分析外卖行业负面舆情传播路径，预警大规模舆情风险
- 市场监管部门监测区域外卖平台服务质量，制定行业服务规范
- 学术研究机构探究外卖用户投诉特征与服务质量感知的关联性
- 餐饮品牌商家评估自身餐品在不同外卖平台的投诉情况，改进餐品与包装"
