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Yelp数据集分析

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简介：
本项目通过对Yelp数据集进行深入分析，探索用户评价、商家分布及社交网络特征，旨在挖掘本地商业市场的潜在规律和趋势。 Yelp数据集可以用于构建推荐系统。该数据集包含了丰富的用户评价、商家信息等内容，非常适合用来开发高效的推荐算法和服务。

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  • Yelp数据集分析
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    本项目通过对Yelp数据集进行深入分析，探索用户评价、商家分布及社交网络特征，旨在挖掘本地商业市场的潜在规律和趋势。 Yelp数据集可以用于构建推荐系统。该数据集包含了丰富的用户评价、商家信息等内容，非常适合用来开发高效的推荐算法和服务。
     
  • Yelp数据集分析：分类与情感分析探讨
    优质
    本研究深入探索Yelp数据集，通过详尽的数据分类和情感分析方法，揭示用户评论中的趋势与模式，为商业策略提供有力支持。 这是关于Yelp开放数据集的分类和情感分析的数据分析项目。
     
  • Yelp_Dataset_Analysis：对Yelp数据集进行的大数据分析
    优质
    本项目是对Yelp数据集进行的大规模分析研究，旨在挖掘商业评论和用户行为中的模式与趋势，为商家提供优化策略建议。 这是对Yelp数据集进行的大数据分析项目。由于数据集超过3GB，我无法在此处直接提供该数据集。不过，我已经将我的ipynb文件上传了，并且您可以通过下载提供的数据集并使用此ipynb文件来运行分析。此外，“数据集”文件夹列表中的其他一些文件的工作正在进行中。
     
  • 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数据集.zip
    优质
    Yelp数据集包含来自Yelp平台的各种用户评论、企业信息和用户资料等大数据资源，适用于数据分析、机器学习模型训练及自然语言处理研究。 Yelp数据集是我们业务、评论和用户数据的一个子集，可用于个人、教育和学术目的。该数据集以JSON文件形式提供，可以用于教授学生数据库知识，学习自然语言处理技术，或在制作移动应用时作为示例行使用数据。
     
  • Yelp 2015年学术数据集的情感分析
    优质
    本研究使用Yelp 2015年的公开学术数据集进行情感分析，旨在通过机器学习方法识别和分类评论中的正面与负面情绪。 Yelp2015 Yelp学术数据集的情感分析涉及对大量用户评论进行研究，以理解消费者情绪和偏好。这项工作可以帮助企业更好地了解市场反馈，并据此优化产品和服务。通过对这些数据的深入挖掘，研究人员能够提取有价值的见解，从而促进商业决策和发展策略的制定。
     
  • IMDb、SST-1、SST-2、Yelp-2013、Yelp-2014文本分类数据集
    优质
    本数据集包含IMDb电影评论及SST-1/2与Yelp-2013/2014的用户评价，适用于训练和评估情感分析中的文本分类模型。 IMDb、SST-1、SST-2、yelp-2013 和 yelp-2014 是用于文本分类的数据集。这些数据集可以在 GitHub 上找到，具体地址为 https://github.com/JerrikEph/Capsule4TextClassification/blob/master/data/downloadDataset.md 。
     
  • Yelp学术数据集.zip
    优质
    该数据集包含来自Yelp平台的企业、用户评价、检查者信息等多维度的数据资源，旨在支持商业智能分析和机器学习研究。 yelp_academic_dataset_business.json、yelp_academic_dataset_review.json 和 yelp_academic_dataset_user.json 这三个文件包含了 Yelp 平台上的商家信息、用户评论以及用户资料等数据，可用于分析和研究相关业务及用户行为模式。
     
  • Yelp推荐算法分析：基于Yelp数据集的部分评分数据对比SVD、SVD++、PMF和NMF算法的性能。
    优质
    本研究深入探讨了四种推荐算法在 Yelp 数据集上的表现，通过比较 SVD、SVD++、PMF 和 NMF 的效果，分析各自的优劣。 在Yelp数据集上使用SVD、SVDPP、PMF和NMF等多种推荐算法进行性能对比。从该数据集中提取部分评分数据以评估各种推荐算法的效能。原始数据集可以下载获取。
     
  • 基于可视化的情感分析——以Yelp数据集为例
    优质
    本研究运用了先进的可视化技术对Yelp评论数据进行情感分析，旨在揭示消费者情绪模式及影响因素。通过直观的数据展示和深入的情感挖掘，为商家提供优化服务策略的有效依据。 Yelp数据集的综合情感分析涉及下载该数据集以进行大规模数据分析，包括情绪、多年分布以及一个月内的分布情况。具体内容如下： - 情绪分析。 - 数据清理。 - 数据预处理。 - 数月及数年间的正面评论、负面评论和中性评论的分布。 通过下载输出文件夹可以详细了解此Python程序的确切功能。