纽约时报烹饪食谱评论互动数据集-2021年5月至6月-michaelruddy
数据来源：互联网公开数据
标签：食谱评论,纽约时报,烹饪,用户互动,评论分析,NLP,自然语言处理,食谱,社交媒体,情感分析
数据概述：
本数据集收录了2021年5月至6月期间，纽约时报烹饪（NYT Cooking）网站上用户对食谱的评论数据。该数据集通过纽约时报API获取，包含了数千条食谱的评论及相关信息，旨在提供一个平台，供用户分享烹饪经验、提出建议、交流心得。
数据包含了评论内容、用户ID、点赞数以及评论所对应的食谱信息。此外，还包含了每个评论的子评论（即回复）数据，提供了更丰富的用户互动内容。
数据用途概述：
该数据集可用于多种研究和应用场景，包括但不限于：
* 评论情感分析：分析用户对不同食谱的评价和情感倾向。
* 用户行为分析：研究用户在不同食谱上的评论行为，以及评论与点赞之间的关系。
* 食谱推荐系统：基于用户评论和偏好，构建个性化的食谱推荐模型。
* 自然语言处理（NLP）应用：利用NLP技术，如文本挖掘、主题建模等，分析评论内容，提取关键信息。
* 食谱质量评估：通过分析评论，评估食谱的受欢迎程度和改进方向。
* 社交网络分析：研究用户之间的互动关系，构建社交网络图。
该数据集尤其适合用于研究如何利用NLP技术分析特定食谱内的评论内容，或者分析特定用户在不同食谱上的评论行为，以及哪些类型的评论更受欢迎。
