# コンテキスト これは、MountainProject.com と Trailspace.com からスクレイピングしたデータのコレクションです。 # 内容 データのスクレイピング方法の詳細は、私の GitHub で確認できます：https://github.com/pdegner/DL_final_project ここには 5 つのデータセットがあります： ルート ルート：ルートの名前 場所：ルートの場所とサブ場所 URL：このルートに関するマウンテンプロジェクトのページへのリンク 平均星数：ルートの平均評価 ルートタイプ：スポーツルートとトラディショナルルートのみをスクレイピングしました 難易度：ルートの難易度 ピッチ数：ルートのピッチ数 長さ：ルートの高さ/長さ 地域の緯度/経度：ルートの GPS 座標 説明：ルートの説明 保護具：ルートを登るために必要な装備 投票数：ルートの品質に投票した人数 Trailspace ブランド：説明されているアイテムのブランド モデル：説明されているアイテムのモデル 評価：レビュアーが付けた評価 評価テキスト：レビュアーが書いたアイテムの説明 ディスカッションとレビュー：これらはマウンテンプロジェクトのフォーラムです トピック：投稿の主要なトピック ページ番号：コメントが投稿されたトピックのページ番号 投稿番号：ページ上の投稿位置 テキスト：投稿のテキスト 加入日：投稿者がマウンテンプロジェクトに加入した日 投稿日：コメントが投稿された日 いいね数：コメントが受け取ったいいねの数 ラベル付き 学校のプロジェクトのために、フォーラムのセンチメントを分析するモデルを作成しました。そのモデルの詳細は、上記の GitHub リポジトリで確認できます。全体的に、フォーラムを肯定的 (2)、否定的 (0)、中立的 (1) とラベル付けする際に 81.6% の精度を達成しました。 トピック：投稿の主要なトピック ページ番号：コメントが投稿されたトピックのページ番号 投稿番号：ページ上の投稿位置 テキスト：投稿のテキスト 加入日：投稿者がマウンテンプロジェクトに加入した日 投稿日：コメントが投稿された日 いいね数：コメントが受け取ったいいねの数 予測ラベル：私のモデルが投稿に予測したラベル 真のラベル：モデルを学習およびテストするために約 4000 の例を手動でラベル付けしました # 謝辞 この情報を使用させていただき、MountainProject.com に大きな感謝を申し上げます。 # 分析アイデア マウンテンプロジェクトの長期会員である登山者は、新しい会員とは異なるタイプの装備を好むでしょうか？ 登山ブランドや装備のセンチメントは時間とともに変化しましたか？ 高品質なルートにはより難しい難易度が付けられていますか？