Stadia平台Steam游戏推荐数据集

Stadia平台Steam游戏推荐数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：Stadia, Steam, 游戏推荐, 用户行为, 协同过滤, 游戏分析, 云游戏, 游戏库, 游戏数据

数据概述： 本数据集整合了Steam平台的用户行为数据、游戏基本信息、游戏描述、配置需求和标签数据，旨在为Stadia云游戏平台提供游戏推荐参考。数据集来源于Steam平台，包含了丰富的用户游戏行为和游戏元数据，可用于构建协同过滤推荐系统，预测用户在Stadia平台上可能感兴趣的游戏。

数据集包含以下几个关键文件：

1. steam-200k.csv：用户行为数据，记录了用户的游戏购买和游玩行为。字段包括：

   • user-id：用户唯一标识符。
   • game-title：游戏标题。
   • behavior-name：行为类型，包括'purchase' (购买) 和 'play' (游玩)。
   • value：行为数值，'purchase' 行为固定为1，'play' 行为表示游戏时长（小时）。

2. steam.csv：游戏基本信息，包含游戏的基础属性。

3. steam_description_data.csv：游戏描述数据，提供游戏的文本描述信息。

4. steam_requirements_data.csv：游戏配置需求数据，包含游戏对硬件的要求。

5. steamspy_tag_data.csv：游戏标签统计数据，提供游戏标签信息，有助于游戏分类和主题分析。

数据用途概述： 该数据集主要用于构建游戏推荐系统，为Stadia平台的游戏选择提供数据支持。具体应用场景包括：

• 游戏推荐： 基于用户在Steam上的游戏行为，预测其在Stadia平台上可能感兴趣的游戏，从而为Stadia平台的游戏库扩充提供参考。
• 游戏分析： 分析游戏配置要求、用户评价、游戏标签等因素，评估游戏在Stadia平台上的适配性和受欢迎程度。
• 市场分析： 结合用户行为数据和游戏信息，进行市场趋势分析，帮助Stadia平台优化游戏选择策略。
• 竞争分析： 评估Steam平台上热门游戏在Stadia平台上的潜在价值，以及Stadia平台游戏库与Steam游戏库的差异。

通过对这些数据的分析，可以帮助Stadia平台更好地理解用户喜好，优化游戏阵容，提升用户体验，并实现商业目标。