寿司の嗜好データ

  • 作成日:2015年06月30日 最終更新日:2015年06月30日
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提出者情報

データジャケットの題名 寿司の嗜好データ
データの所在・所有者 http://www.kamishima.net/sushi/
データ収集方法やコスト
データの共有について その他
データの共有について (その他を選ばれた方)

データの分析・シミュレーションについて

データの種類 テキスト 数値
データの変数(パラメーター)の変数名 回答時間|15歳までに最も長く住んだ地域|正規化した価格|現在住んでいる地域|順位|評価者性別|15歳までに最も長く住んだ県|大分類(魚介類・それ以外)|こってり度|寿司ネタ名|現在住んでいる県|評価者年齢|現在住んでいる東西|販売頻度|5段階評価|スタイル(巻き・それ以外)|評価者ID|15歳までに最も長く住んだ東西|食べる頻度
データの概要説明 寿司の嗜好を調査したデータセット。 500人の100種類の寿司ネタに対する寿司の好みを5段階評価(採点法)と10段階の順位(順位法)で表したもの。 価格は、25軒の店の中で同じ種類の寿司について正規化した価格の平均を計算した。
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス 協調フィルタリングによる推薦
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 (データ分析結果/ツールの出力/典型例など)
上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析

その他

自由記述 寿司ネタは以下: 0:えび、1:穴子、2:まぐろ、3:いか、4:うに、5:たこ、6:いくら、7:玉子、8:とろ、9:甘えび、10:ほたて貝、11:たい、12:赤貝、13:はまち、14:あわび、15:サーモン、16:数の子、17:しゃこ、18:さば、19:中とろ、20:ひらめ、21:あじ、22:かに、23:こはだ、24:とり貝、25:うなぎ、26:鉄火巻、27:かんぱち、28:みる貝、29:かっぱ巻、30:げそ、31:かつお、32:いわし、33:ほっき貝、34:しま鯵、35:かにみそ、36:えんがわ、37:ねぎとろ、38:納豆巻、39:さより、40:たくわん巻、41:ぼたんえび、42:とびこ、43:いなりずし、44:めんたいこ、45:サラダ、46:すずき、47:たらば蟹、48:梅しそ巻、49:子持ちこんぶ、50:たらこ、51:さざえ、52:あおやぎ、53:とろサーモン、54:さんま、55:はも、56:なす、57:白魚、58:なっとう、59:あんきも、60:かんぴょう巻、61:ねぎとろ巻、62:牛さし、63:はまぐり、64:馬さし、65:ふぐ、66:つぶ貝、67:穴きゅう巻、68:ひら貝、69:おくら、70:梅巻、71:サラダ巻、72:めんたいこ巻、73:ぶり、74:しそ巻、75:いか納豆、76:づけ、77:ひも、78:貝割れ、79:くるまえび、80:めかぶ、81:くえ、82:さわら、83:ささみ、84:くじら、85:かも、86:ひもきゅう巻、87:とびうお、88:いしがきだい、89:ままかり、90:ほや、91:バッテラ、92:キャビア、93:からすみ、94:うにくらげ、95:かれい 、96:ひらまさ、97:なまこ、98:ししゃも、99:かき 参考文献:T. Kamishima, "Nantonac Collaborative Filtering: Recommendation Based on Order Responses", KDD2003, pp.583-588 (2003)
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