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旅游评论数据集

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N/A Classification

Data Set Information:此数据集由爬行TripAdvisor.com填充。考虑对东亚地区提到的10类目的地进行审查。每个旅行者的评级被映射为......

数据结构 ? 55K

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    Data Set Information:

    此数据集由爬行TripAdvisor.com填充。考虑对东亚地区提到的10类目的地进行审查。每个旅行者的评级被映射为优秀(4)、非常好(3)、平均(2)、差(1)和糟糕(0),平均评级用于每个用户的每个类别。


    Attribute Information:

    属性1:唯一用户id
    属性2:用户对美术馆的平均反馈
    属性3:用户对舞蹈俱乐部的平均反馈
    属性4:用户对果汁条的平均反馈
    属性5:用户对餐厅的平均反馈
    属性6:用户对博物馆的平均反馈
    属性7:平均用户对度假村的反馈
    属性8:公园/野餐地点的平均用户反馈
    属性9:用户对海滩的平均反馈
    属性10:影院的平均用户反馈
    属性11:用户对宗教机构的平均反馈


    Relevant Papers:

    Renjith, Shini, A. Sreekumar, and M. Jathavedan. 2018. a€?evaluation of Partitioning Clustering Algorithms for Processing Social Media Data in Tourism Domaina€?. In 2018 IEEE Recent Advances in Intelligent Computational Systems (RAICS), 127a€“31. IEEE.


    Citation Request:

    Renjith, Shini, A. Sreekumar, and M. Jathavedan. 2018. a€?evaluation of Partitioning Clustering Algorithms for Processing Social Media Data in Tourism Domaina€?. In 2018 IEEE Recent Advances in Intelligent Computational Systems (RAICS), 127a€“31. IEEE.

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    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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