Yelp分析和评级预测 概述 Yelp是一个带有社交网络工具的区域目录平台和审阅网站。 该网站提供了针对本地企业（水疗中心，餐厅，百货公司，酒吧，本地本地服务，商店，汽车）的众包评论。 这有助于用户进行业务评级和评论。 通常，评论是由几百行左右的单词组成的简短文本，描述了各个方面的各种用户体验。 这为企业所有者提供了改进产品的机会，并使客户可以选择最佳的行业。 商业价值/分析目标 管理层可能没有足够的时间来进行每一次审核。 如果可以一目了然地向他们提供有价值的信息和见解，那将是非常有用和节省时间的。 不仅对于管理人员，而且对于试图了解更多餐厅信息并需要一些帮助来订购或选择餐厅的客户，也是如此。 毕竟，在当今世界，每个人都喜欢在做出决定之前先阅读评论和反馈。 在我们的项目中，我们使用自然语言处理和机器学习来实现这些业务和客户目标。 我们专注于情感分析，主题建模，数据分析和评级预测的分类。 数

数据分析集 这是Yelp开放数据集的分类和情感分析

java-yelp-dataset-formatting 在此项目中，我处理了yelp json数据，该数据格式不正确，无法使用R进行数据处理。这就是该程序将所有JSON文件转换为CSV的原因。 所有yelp数据集文件均为JSON格式。 如果要以编程方式读取所有这些文件，则将无法进行，因为其格式不符合预期。 所有文件都包含以下格式的数据， JSON对象1 JSON对象2。 。 。 JSON对象n等 它应采用以下格式， JSON对象1，JSON对象2 ，。 ，。 ，。 ，JSON对象n 这就是为什么我将所有JSON文件都转换为csv而不是更正JSON文件的原因。 您可以访问yelp数据集-此处

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：