改良的用于情感分类的餐馆评论数据集

原数据说明

yf_dianping 说明
下载地址： 百度网盘
数据概览： 24 万家餐馆，54 万用户，440 万条评论/评分数据
推荐实验： 推荐系统、情感/观点/评论 倾向性分析
数据来源： 大众点评
原数据集： Dianping Review Dataset，Yongfeng Zhang 教授为 WWW 2013, SIGIR 2013, SIGIR 2014 会议论文而搜集的数据
加工处理：
只保留原数据集中的评论、评分等信息，去除其他无用信息
整理成与 MovieLens 兼容的格式
进行脱敏操作，以保护用户隐私

该数据集中主要用到的是ratings.csv

import numpy as np
import pandas as pd
pd_ratings = pd.read_csv(path+'ratings.csv')

print('用户 数目：%d' % pd_ratings.userId.unique().shape[0])
print('评分/评论 数目（总计）：%d\n' % pd_ratings.shape[0])

print('总体 评分 数目（[1,5]）：%d' % pd_ratings[(pd_ratings.rating>=1) & (pd_ratings.rating<=5)].shape[0])
print('环境 评分 数目（[1,5]）：%d' % pd_ratings[(pd_ratings.rating_env>=1) & (pd_ratings.rating_env<=5)].shape[0])
print('口味 评分 数目（[1,5]）：%d' % pd_ratings[(pd_ratings.rating_flavor>=1) & (pd_ratings.rating_flavor<=5)].shape[0])
print('服务 评分 数目（[1,5]）：%d' % pd_ratings[(pd_ratings.rating_service>=1) & (pd_ratings.rating_service<=5)].shape[0])
print('评论 数目：%d' % pd_ratings[~pd_ratings.comment.isna()].shape[0])
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用户 数目：542706
评分/评论 数目（总计）：4422473

总体 评分 数目（[1,5]）：3293878
环境 评分 数目（[1,5]）：4076220
口味 评分 数目（[1,5]）：4093819
服务 评分 数目（[1,5]）：4076220
评论 数目：4107409
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8

该数据集非常的大，大约1.75G，WPS或Excel根本无法打开完整的数据集

字段说明

pd_ratings.sample(10)
1

数据集改良

为了减少数据集数量，和便于情感二分类处理，对该数据集做了以下处理：

1.只保留 rating列 和comment列

2.数据集去重去空

column1 = ["rating"]
column2 = ["comment"]

pd_all=pd_all.dropna(how = 'any')#去空值
pd_all=pd_all.drop_duplicates(column2)#去重  
#去除空数据
display(pd_all.shape, pd_all.head())
1
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(2681023, 8)
1

3.按照rating大小二分类

浏览数据集，rating1,2分为差评，3,4,5分为好评。
顺便将列名改为label 和review

df = pd.read_csv('./cleanratings.csv')#经上文操作处理过的文件
def score(x):
    if x>=3:#大于等于3好评
        return 1
    else:#评分为1,2 差评
        return 0
df['label']=df['label'].transform(score)
print('评论数目（总体）：%d' % df.shape[0])
print('评论数目（正向）：%d' % df[df.label==1].shape[0])
print('评论数目（负向）：%d' % df[df.label==0].shape[0])
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评论数目（总体）：2681023
评论数目（正向）：2478300
评论数目（负向）：202723
1
2
3

可以看出正负向评论数量差别悬殊

4.均衡正负向评论

通过对正向评论随机抽样，使得正负向评论数目相同

df = pd.read_csv('./cleanratings.csv')
df1=df[df.label==1].sample(202723)
df2=df[df.label==0]
df = pd.concat([df1,df2],axis=0)#按行合并
#df[df.label==1]=df[df.label==1].sample(202723).label
print('评论数目（总体）：%d' % df.shape[0])
print('评论数目（正向）：%d' % df[df.label==1].shape[0])
print('评论数目（负向）：%d' % df[df.label==0].shape[0])
df.to_csv('cleanratings.csv',index=False)
print("保存成功！")
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评论数目（总体）：405446
评论数目（正向）：202723
评论数目（负向）：202723
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3

最终的[cleanratings.csv]文件

链接：https://pan.baidu.com/s/1G0_U-rkMHU4JfoK2SQyr4g
提取码：5y1h