Advertisement

Yelp数据挑战：运用机器学习算法开展数据分析、建模及推荐系统的实战练习

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目通过应用机器学习技术于Yelp数据集，进行深入的数据分析和模型构建，并开发有效的推荐系统，提供实践操作经验。 Yelp数据挑战赛旨在通过机器学习算法进行数据分析、建模和推荐系统的实际应用。以下是对该比赛的数据集的简要介绍： **数据集简介** - **用户评论与提示**: 数据集中包含100万用户的评价，涉及14.4万家企业的410万条评论以及94.7万个提示信息。 - **企业属性**: 包括约110万个业务细节，如营业时间、停车位情况和氛围描述等。 - **入住记录**: 从参赛数据中抽取的125,000家公司的历史注册情况随时间的变化趋势。 **城市分布** 该挑战赛的数据覆盖了多个国际城市： - 英国：爱丁堡 - 德国：卡尔斯鲁厄 - 加拿大：蒙特利尔和滑铁卢 - 美国：匹兹堡、夏洛特、厄巴纳香槟（Urbana-Champaign）、凤凰城、拉斯维加斯、麦迪逊以及克利夫兰 **文件格式** 数据以JSON格式提供，具体包括： - yelp_academic_dataset_business.json - yelp_academic_dataset_checkin.json

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Yelp数据挑战：运用机器学习算法开展数据分析、建模及推荐系统的实战练习
    优质
    本项目通过应用机器学习技术于Yelp数据集，进行深入的数据分析和模型构建，并开发有效的推荐系统，提供实践操作经验。 Yelp数据挑战赛旨在通过机器学习算法进行数据分析、建模和推荐系统的实际应用。以下是对该比赛的数据集的简要介绍： **数据集简介** - **用户评论与提示**: 数据集中包含100万用户的评价，涉及14.4万家企业的410万条评论以及94.7万个提示信息。 - **企业属性**: 包括约110万个业务细节，如营业时间、停车位情况和氛围描述等。 - **入住记录**: 从参赛数据中抽取的125,000家公司的历史注册情况随时间的变化趋势。 **城市分布** 该挑战赛的数据覆盖了多个国际城市： - 英国：爱丁堡 - 德国：卡尔斯鲁厄 - 加拿大：蒙特利尔和滑铁卢 - 美国：匹兹堡、夏洛特、厄巴纳香槟（Urbana-Champaign）、凤凰城、拉斯维加斯、麦迪逊以及克利夫兰 **文件格式** 数据以JSON格式提供，具体包括： - yelp_academic_dataset_business.json - yelp_academic_dataset_checkin.json
     
  • Yelp挑战：Yelp数据集竞赛
    优质
    Yelp挑战赛基于庞大的Yelp数据集，旨在通过数据分析和机器学习技术来解决实际商业问题，吸引全球的数据科学爱好者参与。 Yelp挑战（美食家挑战）是基于Yelp数据集的自然语言处理项目。该项目使用了来自美国各地用户在Yelp上发布的餐厅评论以及注册餐厅的信息。我选择了2016年至2018年的评论进行模型训练和测试，原始数据总量约为1GB。 整个项目分为三个主要部分： - 数据预处理 - 自然语言处理与情绪分析（使用朴素贝叶斯分类器） - 推荐系统
     
  • Yelp评论评分预测：基于LDA、TF-IDF及机器学习模型的Yelp数据集挑战解决方案
    优质
    本文探讨了运用LDA和TF-IDF技术结合多种机器学习算法来解决Yelp数据集上的商业评论与评分预测问题，提供了一个全面的数据分析解决方案。 该项目的目标是通过分析评论文本预测Yelp上的星级评分。我们构建了几个模型来进行这项工作： 1. 基准模型：该模型假设所有评论的评级为3星。 2. 词频模型：此模型利用单词出现频率来预测评论等级。 3. LDA + 情感模型：通过使用潜在狄利克雷分配（LDA）和情感分析，从文本中提取主题与情绪信息以预测评分。 4. NMF + 情感模型：该方法采用非负矩阵分解（NMF），结合情感层来识别评论中的相关话题及情绪，并据此进行星级预测。 我们的评估结果显示，在评价评论星级时达到了61%的准确率。代码文件主要为IPython笔记本格式，扩展名为.ipynb，同时使用了Python 2.7、NumPy、Pandas以及scikit-learn等模块。
     
  • Python3数据分析及挖掘建模实战 代码学习与发展
    优质
    本书深入浅出地介绍了使用Python进行数据处理、分析和建模的技术与方法，结合丰富实例指导读者掌握从基础到高级的数据科学技能。通过阅读此书，你不仅能提升编程能力，还能学会构建有效的数据分析模型，并运用相关知识解决实际问题，是从事或希望进入数据分析领域人士的理想参考书籍。 【项目资源】：涵盖前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等多种技术项目的源码。包括C++、Java、Python、web框架（如React, Vue等）、C#及EDA等相关领域的代码。 【适用人群】：适合希望探索不同技术领域的人群，无论是初学者还是有一定经验的学习者均可使用。这些项目可以作为毕业设计作品、课程作业或工程实训的参考案例。 【附加价值】：每个项目都具有较高的学习借鉴意义，并且可以直接进行修改和复刻。对于具有一定基础或是热衷于深入研究的人来说，在现有代码的基础上进一步开发新的功能是完全可行的。 【沟通交流】：如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎随时提出疑问，我会尽快给予解答。同时非常鼓励大家下载并应用这些资源，也期待着更多人的参与和分享经验共同进步。
     
  • 实战机器学习的数据集
    优质
    实战机器学习的数据集是一本专注于提供实用案例和数据集资源的学习资料，旨在帮助读者通过实践掌握机器学习的核心技术与应用。 机器学习实战数据集提供了一系列用于实践的样本集合，帮助用户在实际操作中掌握机器学习技术。
     
  • KKBOX音乐推荐挑战数据集.zip
    优质
    该数据集包含KKBOX用户听歌行为和歌曲信息，旨在促进音乐个性化推荐算法的研究与开发。 推荐数据集-音乐推荐 为了构建一个高效的音乐推荐系统，选择合适的训练数据集至关重要。理想的数据集应该包含广泛的用户听歌行为记录、歌曲属性以及评分或喜好度信息。这样的数据可以帮助模型学习用户的偏好模式，并据此做出准确的个性化推荐。 在挑选具体的数据集时，可以考虑以下几个因素： - 数据规模：大规模的真实世界交互日志能够提供更加丰富和多样化的训练样本。 - 特征多样性：除了基本的用户ID、歌曲ID之外，还应包含如音乐流派、发布年份等元数据信息。 - 更新频率：对于快速变化的在线平台来说，定期更新的数据集有助于保持推荐系统的时效性和相关性。 通过精心挑选和利用高质量的数据资源，开发者能够显著提升其音乐推荐算法的效果与用户体验。
     
  • Python数据处理及机器学习应用实战
    优质
    《Python数据处理及机器学习应用实战》是一本深入讲解如何使用Python进行高效数据处理与机器学习模型构建的技术书籍，适合希望在数据分析和人工智能领域发展的读者阅读。 《Python数据分析与机器学习实战教程》课程精选真实数据集作为案例，运用Python的数据科学库numpy、pandas及可视化工具matplotlib，并结合机器学习库scikit-learn完成一系列的机器学习项目。该课程以实践为导向，每个课时都通过代码演示如何利用这些Python库处理和分析实际数据。 在教学过程中，算法理论与具体项目相结合，选取了经典的Kaggle竞赛中的问题作为案例，从数据预处理到模型构建进行全程实战指导。完成此课程后，学员将能够： 1. 掌握Python的数据科学工具包的使用方法，包括矩阵操作及数据分析结果的可视化。 2. 理解机器学习算法背后的数学原理及其细节内容。 3. 清楚每个算法中参数的选择与优化对最终模型性能的影响。 4. 能够利用Python进行实际数据集上的建模分析，并独立完成整个项目流程。
     
  • 房屋出租推荐系统的机器学习实战技巧
    优质
    本书深入浅出地讲解了如何利用机器学习技术开发高效的房屋出租推荐系统，适合对算法和房地产科技感兴趣的读者阅读。 本课程通过完整的项目实操，帮助学员掌握从构建数据集、特征选择、模型调参到模型评估与验证的整个机器学习项目开发流程，并且能够全面了解推荐系统的相关基础知识。
     
  • 推荐系统实践与实战课程，涵盖个性化及智能推荐，结合机器学习算法
    优质
    本课程专注于推荐系统的实践应用，深入讲解个性化和智能化推荐技术，并结合多种机器学习算法进行实战演练。 推荐系统实战课程涵盖了个性化推荐系统与智能推荐系统的相关内容，并深入讲解了机器学习算法的应用。
     
  • 大数据分析案例、方法及挑战
    优质
    本书深入浅出地介绍了大数据分析的经典案例及其背后的分析方法，并探讨了在实际应用中遇到的技术和伦理挑战。 ### 大数据分析的案例、方法与挑战 #### 一、大数据分析概述 随着信息技术的发展，数据量呈现爆炸式增长的趋势。如何有效管理和利用这些庞大的数据资源成为了企业和研究机构面临的重大挑战之一。大数据分析应运而生，旨在通过收集、存储、管理及分析海量数据来提取有价值的信息，并帮助企业做出明智决策。 #### 二、大数据分析面临的挑战 在大数据分析领域，数据分析者面临诸多挑战： 1. **数据规模巨大**：数据量急剧增长使得传统技术难以应对，在入库和查询过程中容易出现性能瓶颈。 2. **实时性要求提高**：随着业务需求变化，用户对数据分析结果的实时性和响应时间期望越来越高。 3. **模型复杂度增加**：为了更准确地挖掘潜在价值，使用的分析模型变得越来越复杂，这进一步加大了计算负担。 4. **技能不足**：传统工具如R、SAS和SQL在处理大规模数据集时显得力不从心，需要新的技术和方法来补充和完善。 #### 三、具体案例分析 本部分通过一个具体的案例探讨大数据分析的实际应用及其面临的挑战。案例来自中山大学海量数据与云计算研究中心的研究成果。 ##### 场景背景 该案例涉及信令监测领域的大数据分析实践。信令监测主要通过对通信网络中的信令数据进行实时监控和分析，以保障服务质量、发现异常行为并及时采取措施。 ##### 技术架构 - **数据库服务器**：采用高性能的HP小型机，配备128GB内存和48颗CPU，构建双节点RAC集群（一个节点负责写入操作，另一个用于查询）。 - **存储系统**：使用HP虚拟化存储设备支持超过1000个硬盘驱动器。 ##### 数据处理方式 - **入库方式**：最初采用标准SQL Loader进行数据导入。 - **表分区策略**：为了优化性能，所有大型表均按时间进行分区。初期按照小时划分，但随着数据量增长改为每分钟切换一个分区。 ##### 面临的问题 - **入库瓶颈**：由于数据量庞大，在尝试通过增加处理节点来加速写入时出现速度减慢现象。 - **查询瓶颈**：即使采用分区技术，查询效率仍无法满足实时性需求。 - **硬件资源竞争**：多节点并发写入导致缓冲区缓存（Buffer Cache）等硬件资源竞争加剧。 ##### 解决方案 1. **优化入库方式** - 放弃使用Oracle Call Interface (OCI)。 - 对SQL Loader进行垂直切分，减少对同一表的并发写入。 2. **解决HWM冲突** - 无法垂直切分的大表采用按节点号子分区方法。 3. **调整表空间设置** - 调整表空间大小和自动扩展以缓解文件头部竞争。 #### 四、备选方案探讨 除了上述解决方案，还讨论了以下几种备选方案： 1. **牺牲实时性换取直接路径插入**：这种方式可提高数据导入速度但降低实时可用性。 2. **交换分区**：通过将新数据写入新的分区然后与旧数据的分区进行交换来提升效率。 3. **使用外部表**：允许直接访问文件系统中的数据文件，减少数据库内部操作以提高性能。 #### 五、总结 本段落通过具体案例深入探讨了大数据分析在实践中面临的挑战及其解决方案。随着数据量不断增长和技术进步，大数据分析的重要性日益凸显。未来的大数据分析将更加注重实时性、智能性和灵活性，适应复杂业务需求和变化的技术环境。