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美國最大點(diǎn)評網(wǎng)站Yelp公開內(nèi)部數(shù)據(jù)集,面向?qū)W生發(fā)起多樣挑戰(zhàn)賽

本文作者: 汪思穎 2017-08-31 17:16
導(dǎo)語:快來實(shí)戰(zhàn)

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論消息,日前,美國最大的點(diǎn)評網(wǎng)站Yelp公開其內(nèi)部數(shù)據(jù)集。據(jù)官網(wǎng)介紹,這是一個(gè)通用數(shù)據(jù)集,開放這個(gè)數(shù)據(jù)集的主要目的是幫助學(xué)習(xí)。

美國最大點(diǎn)評網(wǎng)站Yelp公開內(nèi)部數(shù)據(jù)集,面向?qū)W生發(fā)起多樣挑戰(zhàn)賽

這個(gè)數(shù)據(jù)集是Yelp涵蓋的商戶、點(diǎn)評和用戶數(shù)據(jù)的一個(gè)子集,可以用于個(gè)人、教育和學(xué)術(shù)?,F(xiàn)在可以得到這個(gè)數(shù)據(jù)集的JSON和SQL文件,利用它來教學(xué)生關(guān)于數(shù)據(jù)庫的知識,學(xué)習(xí)NLP,或在學(xué)習(xí)制作手機(jī)APP時(shí)作為樣本產(chǎn)品數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)集詳細(xì)信息

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數(shù)據(jù)集包括470萬條用戶評價(jià),15多萬條商戶信息,20萬張圖片,12個(gè)大都市。此外,還涵蓋110萬用戶的100萬條tips,超過120萬條商家屬性(如營業(yè)時(shí)間、是否有停車場、是否可預(yù)訂和環(huán)境等信息),隨著時(shí)間推移在每家商戶簽到的總用戶數(shù)。

如何使用?

用戶可以使用JSON和SQL數(shù)據(jù)集。

  • JSON

能立刻建立和運(yùn)行

以單獨(dú)的文件形式呈現(xiàn),你可以任意選擇

在任何應(yīng)用上都可以使用

JSON數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)文件都由一個(gè)單獨(dú)的對象類型組成,一行表示一個(gè)JSON對象。

下面是一個(gè)商家簽到用戶數(shù)的實(shí)例。

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在GitHub上還有更多的例子:https://github.com/Yelp/dataset-examples

  • SQL

與大多數(shù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫兼容

填充表具有引用完整性

只有一個(gè)文件,容易導(dǎo)入

表格之間的聯(lián)系和結(jié)構(gòu)如下圖所示:

美國最大點(diǎn)評網(wǎng)站Yelp公開內(nèi)部數(shù)據(jù)集,面向?qū)W生發(fā)起多樣挑戰(zhàn)賽

下載地址:https://s3-media2.fl.yelpcdn.com/assets/srv0/engineering_pages/5176da685fac/assets/vendor/yelp_schema.zip

關(guān)于數(shù)據(jù)集的挑戰(zhàn)賽

yelp希望更多的學(xué)生利用這些數(shù)據(jù),在研究中想出創(chuàng)新性方法,他們也提供了目前感興趣的一些主題。

一是圖片分類。目前他們雖然能識別出圖片中類似于漢堡之類的食物,但是如何評價(jià)一張圖片是否好看還有待研究。

二是自然語言處理和情感分析。用戶評價(jià)數(shù)據(jù)里有很多能挖掘的元數(shù)據(jù),可以用于推斷語義、商戶屬性和情感。他們想知道評價(jià)里表達(dá)了什么,是好評還是差評。

三是圖像挖掘。比如說挖掘出用戶之間的關(guān)系是如何限定他們的使用規(guī)律,流行趨勢的引導(dǎo)者在一家店火起來之前都是去哪兒吃飯的。

via:https://www.yelp.com/dataset

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