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iba_dataset_json

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github2019-02-10 更新2024-05-31 收录
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https://github.com/Bunnificent/iba_dataset_json
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官方服务:
资源简介:
从国际调酒师协会网站抓取并清洗的数据集,包含每个鸡尾酒的JSON条目。目前包含两个文件:recipes.json - 一个JSON关联数组列表,每个数组代表一个鸡尾酒的配方,所有测量单位为厘升;ingredients_strength.json - 一个补充文件,将每个成分映射到一个表示其酒精体积百分比(ABV)的小数。

A dataset scraped and cleaned from the International Bartenders Association website, containing JSON entries for each cocktail. Currently, it includes two files: recipes.json - a list of JSON associative arrays, each representing a cocktail recipe with all measurements in centiliters; ingredients_strength.json - a supplementary file mapping each ingredient to a decimal representing its alcohol by volume (ABV) percentage.
创建时间:
2019-02-10
原始信息汇总

iba_dataset_json 数据集概述

数据集内容

  • recipes.json:包含一系列JSON关联数组,每个数组代表一个鸡尾酒的配方。所有测量单位为厘升。示例数据包括鸡尾酒名称、成分及其数量、鸡尾酒类型。
  • ingredients_strength.json:补充文件,将每个成分映射到一个表示其酒精体积百分比(ABV)的小数。
搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
iba_dataset_json数据集的构建,是通过从国际调酒师协会网站抓取并清洗数据而形成。该数据集包含两个主要文件,recipes.json和ingredients_strength.json,分别存储鸡尾酒的配方信息和每种配料的酒精含量。
特点
该数据集的特点在于,其数据格式为JSON关联数组,便于程序处理和查询。数据内容详实,包含多种鸡尾酒的名称、配料及其用量,以及类型。此外,通过ingredients_strength.json文件,用户可以获取到每种配料的酒精体积分数,为研究鸡尾酒的酒精含量提供了基础。
使用方法
使用iba_dataset_json数据集,用户可以直接访问recipes.json文件获取鸡尾酒的配方信息,ingredients_strength.json文件则提供了配料的酒精含量数据。这两种数据可以结合使用,以支持鸡尾酒制作、酒精含量分析等研究工作。用户需具备基本的JSON数据读取和处理能力,以充分利用该数据集。
背景与挑战
背景概述
iba_dataset_json数据集源于国际调酒师协会网站,经过数据抓取与清洗工作,构建于对调酒文化及饮品制作标准化的研究背景之下。该数据集的创建旨在为饮品制作领域提供标准化的参考,其创建时间未明确记载,但由国际调酒师协会的权威性可知,其影响力遍及全球调酒行业。数据集包含了调酒配方及其酒精含量,为研究人员提供了宝贵的一手资料,对于推动饮品制作标准化研究及文化传承具有重要意义。
当前挑战
数据集在构建过程中面临了数据清洗与标准化的挑战,如何确保从网站上抓取的数据准确无误,以及如何将多样化的调酒配方统一至标准格式,是构建过程中的两大难题。此外,所解决的领域问题在于如何利用数据集提升调酒配方的标准化程度,以及如何通过数据驱动的方式来传承和创新调酒文化。这些挑战不仅涉及技术层面的精确度,还包括文化层面的传承与创新。
常用场景
经典使用场景
在餐饮管理与酒水研究领域,iba_dataset_json数据集被广泛用于探索和解析各类鸡尾酒的配方及其酒精含量。该数据集详细记录了国际调酒师协会网站上的鸡尾酒信息,其经典使用场景在于为研究人员和从业者提供一份标准化的鸡尾酒配方列表,以及与之相关的酒精浓度数据,便于进行酒水文化的深入研究。
实际应用
在实际应用中,iba_dataset_json数据集被餐饮业者用于指导鸡尾酒的制作,以及为消费者提供详细的酒精含量信息,促进饮酒文化的健康发展。此外,它也被用于酒类产品推荐系统的开发,以及餐饮业的市场分析工具中,提高了行业的数字化水平。
衍生相关工作
基于iba_dataset_json数据集,衍生出了一系列相关研究工作,包括但不限于鸡尾酒流行趋势分析、酒水消费行为模式探索,以及结合机器学习的个性化酒水推荐系统开发等。这些工作进一步扩展了数据集的应用范围,为酒水行业的研究和发展提供了新的视角和方法。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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