数据描述
数据概览:24 万家餐馆,54 万用户,440 万条评论/评分数据
推荐实验:情感/观点/评论 倾向性分析
数据来源:大众点评
1. restaurants.csv
餐馆数目(有名称):209132 餐馆数目(没有名称):34115 餐馆数目(总计):243247
字段说明
| 字段 | 说明 |
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restId
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餐馆 id (从 0 开始,连续编号)
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name
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餐馆名称
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数据样例
| restId | name |
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210902
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NaN
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26766
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香锅制造(新苏天地店)
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2.ratings.csv
用户 数目:542706
评分/评论 数目:4422473
总体 评分 数目:3293878
环境 评分 数目:4076220
口味 评分 数目:4093819
服务 评分 数目:4076220
评论 数目:4107409
字段说明
| 字段 | 说明 |
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userId
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用户 id (从 0 开始,连续编号)
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restId
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即 restaurants.csv 中的 restId
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rating
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总体评分,[0,5] 之间的整数
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rating_env
|
环境评分,[1,5] 之间的整数
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rating_flavor
|
口味评分,[1,5] 之间的整数
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rating_service
|
服务评分,[1,5] 之间的整数
|
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timestamp
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评分时间戳
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comment
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评论内容
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数据样例
| userId | restId | rating | rating_env | rating_flavor | rating_service | timestamp | comment |
| 6802 | 183728 | 3.0 | 3.0 | 4.0 | 3.0 | 1315673880 | 环境不错,停车... |
| 39590 | 13570 | 3.0 | 3.0 | 3.0 | 3.0 | 1324792500 | 朋友请客,两个人中午去吃的,虽然... |
3.links.csv
字段说明
| 字段 | 说明 |
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restId
|
即 restaurants.csv 和 ratings.csv 中的 restId
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dianpingId
|
大众点评网的餐馆编号
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数据样例
| restId | dianpingId |
| 138492 | 3566359 |
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24 万家餐馆,54 万用户,440 万条评论/评分数据,推荐系统、情感/观点/评论 倾向性分析,大模型,AI,数据集
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