コンテキスト このデータセットは、消費者の好みに応じてレストランのトップnリストを生成し、重要な特徴を見つけるというタスクの研究に使用されました。2つのアプローチがテストされました：協調フィルタリング手法とコンテキストアプローチです。(i) 協調フィルタリング手法では、ユーザー、アイテム、評価属性を含むrating_final.csvという1つのファイルのみを使用しました。(ii) コンテキストアプローチでは、残りの8つのデータファイルを使用して推薦を生成しました。 内容 9つのデータファイルとREADMEがあり、次のようにグループ化されています： レストラン - 1 chefmozaccepts.csv - 2 chefmozcuisine.csv - 3 chefmozhours4.csv - 4 chefmozparking.csv - 5 geoplaces2.csv 消費者 - 6 usercuisine.csv - 7 userpayment.csv - 8 userprofile.csv ユーザー - アイテム - 評価 - 9 rating_final.csv より詳細なファイルの説明はREADMEにも記載されています： - 1 chefmozaccepts.csv - インスタンス数：1314 - 属性数：2 - placeID：名義 - Rpayment：名義、12種類 - 2 chefmozcuisine.csv - インスタンス数：916 - 属性数：2 - placeID：名義 - Rcuisine：名義、59種類 - 3 chefmozhours4.csv - インスタンス数：2339 - 属性数：3 - placeID：名義 - hours：名義、範囲：00:00 - 23:30 - days：名義、7種類 - 4 chefmozparking.csv - インスタンス数：702 - 属性数：2 - placeID：名義 - parking_lot：名義、7種類 - 5 geoplaces2.csv - インスタンス数：130 - 属性数：21 - placeID：名義 - latitude：数値 - longitude：数値 - the_geom_meter：名義（地理空間） - name：名義 - address：名義、欠損値：27 - city：名義、欠損値：18 - state：名義、欠損値：18 - country：名義、欠損値：28 - fax：数値、欠損値：130 - zip：名義、欠損値：74 - alcohol：名義、値：3種類 - smoking_area：名義、5種類 - dress_code：名義、3種類 - accessibility：名義、3種類 - price：名義、3種類 - url：名義、欠損値：116 - Rambience：名義、2種類 - franchise：名義、2種類 - area：名義、2種類 - other_services：名義、3種類 - 6 rating_final.csv - インスタンス数：1161 - 属性数：5 - userID：名義 - placeID：名義 - rating：数値、3種類 - food_rating：数値、3種類 - service_rating：数値、3種類 - 7 usercuisine.csv - インスタンス数：330 - 属性数：2 - userID：名義 - Rcuisine：名義、103種類 - 8 userpayment.csv - インスタンス数：177 - 属性数：2 - userID：名義 - Upayment：名義、5種類 - 9 userprofile - インスタンス数：138 - 属性数：19 - userID：名義 - latitude：数値 - longitude：数値 - the_geom_meter：名義（地理空間） - smoker：名義 - drink_level：名義、3種類 - dress_preference：名義、4種類 - ambience：名義、3種類 - transport：名義、3種類 - marital_status：名義、3種類 - hijos：名義、3種類 - birth_year：名義 - interest：名義、5種類 - personality：名義、4種類 - religion：名義、5種類 - activity：名義、4種類 - color：名義、8種類 - weight：数値 - budget：名義、3種類 - height：数値 謝辞 このデータセットは元々UCI MLリポジトリからダウンロードされたものです： [UCI ML][1] 作成者： Rafael Ponce MedellínとJuan Gabriel González Serna rafaponce@cenidet.edu.mx、gabriel@cenidet.edu.mx コンピュータサイエンス学部 メキシコ国立研究開発センターCENIDET データベース提供者： Blanca Vargas - GoveaとJuan Gabriel González Serna blanca.vargas@cenidet.edu.mx/blanca.vg@gmail.com、gabriel@cenidet.edu.mx コンピュータサイエンス学部 メキシコ国立研究開発センターCENIDET 着想 このデータを使用してレストラン推薦システムを作成したり、ある人が最も訪れる可能性の高いレストランを特定したりしてください。 [1]: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Restaurant+%26+consumer+data