此数据集由爬行TripAdvisor.com填充。考虑对东亚地区提到的10类目的地进行审查。每个旅行者的评级被映射为优秀（4）、非常好（3）、平均（2）、差（1）和糟糕（0），平均评级用于每个用户的每个类别。

Attribute Information:

属性1：唯一用户id
属性2：用户对美术馆的平均反馈
属性3：用户对舞蹈俱乐部的平均反馈
属性4：用户对果汁条的平均反馈
属性5：用户对餐厅的平均反馈
属性6：用户对博物馆的平均反馈
属性7：平均用户对度假村的反馈
属性8：公园/野餐地点的平均用户反馈
属性9：用户对海滩的平均反馈
属性10：影院的平均用户反馈
属性11：用户对宗教机构的平均反馈

Relevant Papers:

Renjith, Shini, A. Sreekumar, and M. Jathavedan. 2018. a€?evaluation of Partitioning Clustering Algorithms for Processing Social Media Data in Tourism Domaina€?. In 2018 IEEE Recent Advances in Intelligent Computational Systems (RAICS), 127a€“31. IEEE.

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Renjith, Shini, A. Sreekumar, and M. Jathavedan. 2018. a€?evaluation of Partitioning Clustering Algorithms for Processing Social Media Data in Tourism Domaina€?. In 2018 IEEE Recent Advances in Intelligent Computational Systems (RAICS), 127a€“31. IEEE.