食谱菜谱与用户评价数据集RecipeandUserRatingDataset-jhondare01
数据来源：互联网公开数据
标签：食谱, 菜谱, 用户评价, 烹饪, 菜品, 推荐系统, 文本分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自烹饪网站或相关平台的数据，记录了食谱菜谱信息以及用户对菜谱的评价。主要特征如下：
时间跨度：数据中包含菜谱的修改时间，但未明确提供数据的时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，可能来源于全球范围内的用户。
数据维度：数据集包含三个主要文件，分别记录了菜谱信息、训练集用户评价和测试集用户评价。
core-data_recipe.csv：包含recipe_id（菜谱ID），recipe_name（菜谱名称），image_url（菜谱图片链接），ingredients（食材），cooking_directions（烹饪步骤），nutritions（营养信息）等字段。
core-data-train_rating.csv：包含user_id（用户ID），recipe_id（菜谱ID），rating（用户评分），dateLastModified（最后修改日期）等字段，为训练集用户评价数据。
core-data-test_rating.csv：包含user_id（用户ID），recipe_id（菜谱ID），rating（用户评分），dateLastModified（最后修改日期）等字段，为测试集用户评价数据。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
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：适用于烹饪领域、推荐系统、自然语言处理等方向的学术研究，如菜谱推荐、口味偏好分析、食材语义分析等。
行业应用：可以为烹饪网站、App或相关服务提供数据支持，特别是在个性化推荐、菜谱搜索优化、用户行为分析等方面。
决策支持：支持餐饮行业的产品开发、市场调研与用户体验优化，帮助企业更好地了解用户需求。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统构建和文本数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户对不同菜谱的评价规律、构建个性化推荐模型、分析菜谱的食材与烹饪步骤之间的关系，帮助用户实现菜谱推荐优化、用户口味预测等目标。
