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搜索资源列表

  1. yelp数据集（最新2017）

  2. elp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。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-21
    • 文件大小：49byte
    • 提供者：wu18663419760

  1. Yelp数据集

  2. 用于基于地理位置的推荐系统数据集。 After preprocessing, the dataset contains 30,887 users, 18,995 POIs and 860,888 reviews.

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-11-28
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：lylbaidu

  1. yelp数据集

  2. yelp 数据集 可用于推荐系统 yelp数据集 yelp 数据集 推荐系统

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-24
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：qq_40210472

  1. yelp_review_full_csv

  2. yelp_review_full_csv数据集，是Yelp为了学习目的而发布的一个开源数据集。它包含了由数百万用户评论，商业属性这是一个非常常用的全球NLP挑战数据集。训练集总共650,000，测试集50,000，一共5个分类，每一种各有130,000训练样本，10,000个测试样例。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-19
    • 文件大小：187mb
    • 提供者：hehesakura

  1. 情感分析中的yelp及electronics数据集

  2. 情感分析中的英文数据集，document-level。包含yelp-large及electronics-large两类数据集。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-02-18
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：xinghun326

  1. imdb、SST-1、SST-2、yelp-2013、yelp-2014 文本分类数据集

  2. imdb、SST-1、SST-2、yelp-2013、yelp-2014 文本分类数据集 https://github.com/JerrikEph/Capsule4TextClassification/blob/master/data/downloadDataset.md

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：292mb
    • 提供者：guotong1988

  1. Yelp 数据集.zip

  2. The Yelp dataset is a subset of our businesses, reviews, and user data for use in personal, educational, and academic purposes. Available as JSON files, use it to teach students about databases, to learn NLP, or for sample production data while you l

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-08
    • 文件大小：286mb
    • 提供者：qq_42221478

  1. Yelp下载链接.txt

  2. yelp_dataset_challenge_academic_dataset数据集，JSON格式数据，压缩包约4.6G，提供百度网盘下载链接，链接失效请留言。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-26
    • 文件大小：75byte
    • 提供者：Rosvodiz

  1. amozons数据集

  2. Dataset We use preprocessed data (See Xiang Zhang's folder) AG's news, Sogou, DBpedia, Yelp P., Yelp F., Yahoo A., Amazon F., Amazon P. Experiment # Download a spacy "en_core_web_lg" model $ python3 -m spacy download en_core_web_lg --user # Downlo

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-12
    • 文件大小：613mb
    • 提供者：zhaolanyi

  1. Ten Thousand German News Articles Dataset 一万篇德国新闻文章数据集-数据集

  2. 英语文本分类数据集很常见。 例如大型 AG 新闻、类丰富的 20 个新闻组和用于主题分类的大型 DBpedia 本体论数据集，例如用于情绪分析的常用 IMDb 和 Yelp 数据集。 非英语数据集，尤其是德语数据集，不太常见。 德国情绪分析兴趣小组汇集了一组情绪分析数据集。 然而，据我所知，没有德国主题分类数据集是可用的公众。 Ten Thousand German News Articles Dataset_datasets.zip

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_38502292

  1. Yelp_Recommendations:华盛顿大学数据科学课程DATA 515软件设计的最终项目-源码

  2. Yelp_推荐 华盛顿大学数据科学课程DATA 515软件设计的最终项目 介绍 随着生活节奏的加快和对健康生活方式的需求激增，越来越多的人需要附近的健康餐厅。 但是，很少有工具将此维度纳入餐厅搜索中。 我们项目的目标是为用户提供一种在现有Yelp目录中发现健康餐厅的方式。 使用Yelp数据，我们的平台将根据我们的机器学习模型的结果为食客提供餐厅健康等级。 我们项目中的相关数据包括业务数据和照片元数据，包括标题。 我们将应用自然语言处理，文本分类和机器学习技术来分析食物照片标题中的描述性文本，以确

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42141437

  1. Yelp-Recommendation-System:根据餐厅给餐厅的评价向用户推荐餐厅-源码

  2. Yelp推荐系统 下载Yelp的Business.CSV和Review.CSV以在您的计算机上运行此代码。 可以在.ipynb文件中查看代码和输出 获得纽约大学CDS学院奖的“最佳第一年项目”奖。 构建了一个推荐引擎，以使用传统模型（如基于余弦相似度的模型，SVD和交替最小二乘模型）向Yelp用户推荐餐厅； 评分矩阵非常稀疏，稀疏度为99.4％ 开发了基于随机梯度下降的模型，基于神经网络的模型，基于随机森林回归的模型和集成模型等高级模型，以在稀疏评级矩阵完成任务上实现更高的性能 数据集的稀疏

  3. 所属分类：其它

  1. yelp-recommender-system-源码

  2. 餐厅推荐系统 进行评级需要考虑多个因素：等待时间，服务，食物质量，清洁度甚至气氛-例如，一家餐馆对食物的态度可能是积极的，而对服务的态度是消极的。 为了解决这个问题，我们的目标是要包括可以在评论文本中找到的情感，并将其转化为可用于进一步改善对用户的业务建议的数据。 该存储库是一个推荐系统，主要关注通过TF-IDF（术语频率-反文档频率）进行的文本评论分析以及使用AutoPhrase进行的目标情感分析，以将情感附加到餐厅的各个方面。 在构建推荐系统时，我们了解到，评论文本与数字统计数据具有相同的

  3. 所属分类：其它

  1. yelp_spark:使用Spark探索Yelp数据集-源码

  2. 目的 使用Apache Spark和AWS EMR的简单情感分析脚本。 设置 将Yelp移动到S3 创建EMR集群 里面EMR笔记本电脑上，运行里面的代码notebook_raw.py

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：weixin_42153801

  1. EMR-S3-Pyspark：在这个项目中，我分析了Yelp业务，评论和用户数据的一部分，以回答以下三个问题：Yelp评论是否偏向负？ 精英应该被信任吗？ 什么是最推荐餐厅？-源码

  2. 分析10GB的Yelp数据 在这个项目中，我分析了Yelp业务，评论和用户数据的一部分，以回答以下三个问题： Yelp是否评论偏斜片？ 精英应该被信任吗？ 什么是最推荐餐厅？ 此项目中使用的三个数据集最初来自 ，它们已上传到S3存储桶中： s3：//yelpreviewdataset/yelp_academic_dataset_business.json s3：//yelpreviewdataset/yelp_academic_dataset_review.json s3：//ye

  3. 所属分类：其它

  1. Yelp推荐算法：在yelp数据集上摘录取部分评分数据进行多种推荐算法（SVD，SVDPP，PMF，NMF）的性能比较。 （SVD，SVDPP，PMF，NMF）-源码

  2. Yelp-推荐算法 在yelp数据集上摘录取部分评分数据进行多种推荐算法（SVD，SVDPP，PMF，NMF）的性能对比。从yelp数据集中提取一些评分数据，以比较各种推荐算法（SVD，SVDPP，PMF）的性能，NMF）。原始数据集可以在下方下载：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_42107491

  1. Yelp_Dataset_Analysis：这是Yelp数据集的大数据分析-源码

  2. Yelp数据集分析 这是Yelp数据集的大数据分析。 数据可在以下网站找到： : 我无法将数据集放在此处，因为数据集超过3 gb。 但是我已经把我的ipynb文件放在这里了。 您可以从上述网站下载数据集并使用此ipynb文件运行。 此外，“数据集”文件夹列表中的一些其他文件的工作正在进行中。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：167kb
    • 提供者：weixin_42097668

  1. yelp-3nf：3NF使用Spark对S3上的Yelp数据进行规范化并将其加载到Redshift中-使用Apache Airflow自动化整个过程-源码

  2. yelp-3nf 开发的数据管道将分布在Amazon S3存储桶中JSON文件上的非关系Yelp数据集转换为存储在Amazon Redshift上的3NF标准化数据集。 生成的模式可确保跨表的数据一致性和引用完整性，并且将成为分析查询和BI工具的真实来源。 此外，该数据还丰富了来自第三方数据源的人口统计和天气数据。 整个过程使用Apache Spark，Amazon Redshift和Apache Airflow完成。 数据集 是该项目的理想选择，因为： （1）它是NoSQL数据源；

  3. 所属分类：其它

  1. Yelp数据挑战：将机器学习算法应用于数据分析，建模和推荐系统，以进行动手实践-源码

  2. Yelp数据挑战 将机器学习算法应用于数据分析，建模和推荐系统以进行实际操作。 数据集简介 挑战数据集： 1M用户为144K企业提供410万条评论和947K条提示 110万个业务属性，例如小时数，停车位，氛围 125,000家企业中每家企业随时间的总登记入住 来自所包含企业的200,000张图片 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，凤凰城，拉斯维加斯，麦迪逊，克利夫兰 档案： yelp_academic_dataset_bus

  3. 所属分类：其它

  1. cnn-text-classification：在Yelp，IMDB和句子极性数据集v1.0上使用卷积神经网络进行文本分类-源码

  2. 卷积神经网络（CNN）的文本分类 这是一个使用CNN对文本文档/句子进行分类的项目。 您可以在和的博客条目中找到类似方法的精彩介绍。 我的方法与Denny和Yoon Kim的原始论文[1]相似。 您也可以在找到Yoon Kim的实现。 ***更新***-2019年12月15日：版本0.2.0的更改 我已将代码更新为TensorFlow2。此外，我在jupyter笔记本中进行了一些更改： 删除Yelp数据集 为IMDB添加TensorFlow数据集 ***更新***-2019年5月17日：0.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：209kb
    • 提供者：weixin_42108054
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