寿司の嗜好データ

  • Last Update:June,30,2015 Created:June,30,2015
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Title of the dataset 寿司の嗜好データ
Provenance of the dataset http://www.kamishima.net/sushi/
How were the data collected/created? What was the cost?
Data sharing policy Other
Data sharing policy

About data analysis and simulation

Type of data: Check all that apply. Use "Other" to specify other types so that we can include them in further updates. text number
Variable labels of dataset (the names of the variables) 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
Outline of data 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。
Simulation process 協調フィルタリングによる推薦
Expected outcome of the process (obtained knowledge, analysis results, output of tools)
Anticipation for analyses/simulations other than the typical ones provided above

Other

Comments 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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  • ※知識グラフ:このデータに関するソリューション・要求および関連するデータの関係性を示すグラフ

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