食谱评论与用户反馈数据集RecipeReviewsandUserFeedbackDataset-ahmetfarukalphan
数据来源：互联网公开数据
标签：食谱, 评论, 用户反馈, 情感分析, 文本挖掘, 评分, 烹饪, 社交媒体
数据概述：
该数据集包含来自互联网的食谱评论与用户反馈数据，记录了用户对特定食谱的评价、评分以及详细的评论内容。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为用户评论的生成时间，具体时间戳可追溯到2022年。
地理范围：数据来源未明确地域限制，推测为全球范围内的食谱分享与评论。
数据维度：数据集包含多个关键字段，例如：recipe_number（食谱编号）, recipe_code（食谱代码）, recipe_（食谱名称）, comment_id（评论编号）, user_id（用户ID）, user_（用户名）, user_reputation（用户声誉）, created_at（评论创建时间）, reply_count（回复数量）, thumbs_up（点赞数）, thumbs_down（差评数）, stars（评分星级）, best_score（综合评分）, text（评论文本）。
数据格式：CSV格式，文件名为Recipe Reviews and User Feedback Dataset.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于用户在食谱分享平台上的评论，已进行结构化处理。
该数据集适合用于烹饪领域的用户行为分析、情感分析以及食谱推荐系统等研究。
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：适用于烹饪、社交媒体、文本挖掘等领域的学术研究，如用户评论的情感分析、食谱受欢迎程度预测等。
行业应用：可以为食谱平台、餐饮行业提供数据支持，尤其是在食谱推荐、用户体验优化、菜品改进等方面。
决策支持：支持食谱平台改进推荐算法，提升用户满意度，以及帮助厨师或餐饮企业了解用户喜好。
教育和培训：作为数据科学、自然语言处理等相关课程的辅助案例，帮助学生实践文本分析、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于分析用户对不同食谱的评价，探索影响食谱受欢迎程度的关键因素，以及构建个性化的食谱推荐系统。
