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美国点评网站Yelp公开内部数据集面

发布时间:2019-08-16 19:36:51 编辑:笔名

  美国点评站Yelp公开内部数据集,面向学生发起多样挑战赛

  (公众号:) AI 科技评论消息,日前,美国的点评站Yelp公开其内部数据集。据官介绍,这是一个通用数据集,开放这个数据集的主要目的是帮助学习。

  这个数据集是Yelp涵盖的商户、点评和用户数据的一个子集,可以用于个人、教育和学术。现在可以得到这个数据集的JSON和SQL文件,利用它来教学生关于数据库的知识,学习NLP,或在学习制作APP时作为样本产品数据。

  数据集详细信息

  数据集包括470万条用户评价,15多万条商户信息,20万张图片,12个大都市。此外,还涵盖110万用户的100万条tips,超过120万条商家属性(如营业时间、是否有停车场、是否可预订和环境等信息),随着时间推移在每家商户签到的总用户数。

  如何使用?

  用户可以使用JSON和SQL数据集。

  JSON

  能立刻建立和运行

  以单独的文件形式呈现,你可以任意选择

  在任何应用上都可以使用

  JSON数据集中的每一个文件都由一个单独的对象类型组成,一行表示一个JSON对象。

  下面是一个商家签到用户数的实例。

  在GitHub上还有更多的例子:

  SQL

  与大多数关系数据库兼容

  填充表具有引用完整性

  只有一个文件,容易导入

  表格之间的联系和结构如下图所示:

  下载地址:

  关于数据集的挑战赛

  yelp希望更多的学生利用这些数据,在研究中想出创新性方法,他们也提供了目前感兴趣的一些主题。

  一是图片分类。目前他们虽然能识别出图片中类似于汉堡之类的食物,但是如何评价一张图片是否好看还有待研究。

  二是自然语言处理和情感分析。用户评价数据里有很多能挖掘的元数据,可以用于推断语义、商户属性和情感。他们想知道评价里表达了什么,是好评还是差评。

  三是图像挖掘。比如说挖掘出用户之间的关系是如何限定他们的使用规律,流行趋势的引导者在一家店火起来之前都是去哪儿吃饭的

  。

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