食谱评论情感分析数据集RecipeReviewSentimentAnalysisDataset-siddhantmantri
数据来源：互联网公开数据
标签：食谱, 评论, 情感分析, 自然语言处理, 文本分类, 用户评价, 机器学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自食谱网站的用户评论数据，记录了用户对不同食谱的评价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。
地理范围：数据未明确指出地理位置，但根据食谱和评论内容推测，可能涵盖全球范围内的食谱。
数据维度：数据集包括多个字段，如“ID”（评论唯一标识）、“RecipeNumber”（食谱编号）、“RecipeCode”（食谱代码）、“RecipeName”（食谱名称）、“CommentID”（评论编号）、“UserID”（用户ID）、“UserName”（用户名）、“UserReputation”（用户声誉）、“CreationTimestamp”（评论创建时间戳）、“ReplyCount”（回复数量）、“ThumbsUpCount”（点赞数）、“ThumbsDownCount”（点踩数）、“BestScore”（最佳评分）、“Recipe_Review”（用户评论内容）以及“Rating”（评分，仅存在于train.csv和sample.csv中）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample.csv（示例集）。
来源信息：数据来源于公开的食谱网站，已进行结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、用户行为分析等研究。
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、情感分析等领域的学术研究，如评论情感极性分析、用户评价模式研究等。
行业应用：可以为餐饮行业、食谱网站等提供数据支持，特别是在食谱推荐、用户反馈分析、菜品改进等方面。
决策支持：支持食谱网站的运营优化，如改进食谱推荐算法、提升用户体验、优化菜品质量等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和文本分类方法。
此数据集特别适合用于探索用户对不同食谱的评价模式，帮助用户实现情感分析模型的构建，提升食谱推荐的准确性和用户满意度。
