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Yelper：基于协作过滤的推荐系统 孙传 [gmail.com的chuansun76] [twitter.com/sundeepblue] 博客： ： 或此处： : 此README文件描述了“ Yelper”的几个主要组件，Yelper是主要使用Python使用Spark框架构建的业务推荐系统。 以下是“ Yelper”的一些功能： 按城市划分原始业务数据，可以进行微调和自定义推荐 使用Spark MLlib的基于矩阵分解的推荐 在Scala中使用Spark GraphX进行用户业务图分析 使用Spark Streaming和Apache Kafka进行实时用户请求处理 使用

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

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Yelp Reviews Full Dataset 发布于 2015 年，其包含共计 1,569,264 个样本，该子集的不同评级分别包含 130,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。

Yelp Reviews Polarity Dataset 发布于 2015 年，其包含共计 1,569,264 个样本，该子集中的不同极性分别包含 280,000 个训练样本和 19,000 和测试样本。