餐厅推荐用户社交与评分数据集-2021-teesoong
数据来源：互联网公开数据
标签：餐厅推荐,社交网络,用户评分,地理位置,用户行为分析,数据分析,机器学习
数据概述：
本数据集包含用户、餐厅、签到记录、社交图谱和评分信息，用于餐厅推荐系统的开发与评估。数据集主要包括以下部分：
用户（users）：包含每个用户的唯一标识符（id）以及家庭所在地的地理位置（纬度latitude和经度longitude）。
餐厅（venues）：包含每个餐厅的唯一标识符（id）以及地理位置（纬度latitude和经度longitude）。
签到记录（checkins）：记录了用户访问餐厅的签到信息，每条签到记录包含唯一标识符（id）、用户标识符（user_id）和餐厅标识符（venue_id）。
社交图谱（socialgraph）：记录了用户之间的社交关系（连接），每个社交关系由两个用户的唯一标识符（first_user_id和second_user_id）表示。
评分（ratings）：包含了用户的隐式评分信息，量化用户对特定餐厅的喜好程度。
数据集由SC银行提供，并附带多个Kaggle笔记本，用于数据探索、推荐模型训练、预测准备和最终推荐结果生成。具体笔记本顺序如下：
https://www.kaggle.com/teesoong/data-exploration
https://www.kaggle.com/teesoong/recommendation-model-training
https://www.kaggle.com/teesoong/prediction-preparation
所有userxx venue shortlist
https://www.kaggle.com/teesoong/recommendations
数据用途概述：
该数据集适用于餐厅推荐系统的开发、用户行为分析、社交网络研究等多个场景。研究人员可以利用此数据集进行数据探索、特征工程，构建和评估推荐模型；商家可以借助推荐结果优化营销策略；社交平台可以利用社交图谱数据增强用户互动体验。此外，该数据集也适合用于教育和培训，帮助学习者理解和掌握推荐系统的核心技术和应用场景。
