移动应用市场用户评论情感分析数据集MobileApplicationMarketUserReviewsSentimentAnalysis-gazishaikat
数据来源：互联网公开数据
标签：移动应用, 用户评论, 情感分析, 自然语言处理, 文本挖掘, 情感极性, 情感主观性, 应用推荐
数据概述：
该数据集包含来自Google Play应用商店的应用信息及其用户评论数据，旨在支持移动应用市场相关研究与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一个历史快照，反映了应用及其用户反馈的整体情况。
地理范围：数据来源于Google Play应用商店，涵盖全球范围内的用户评论。
数据维度：数据集包含两个主要CSV文件：
googleplaystore.csv：包含应用的基本信息，如应用名称、类别、评分、评论数量、安装量、应用类型、价格、内容分级、更新时间、安卓系统版本等。
googleplaystore_user_reviews.csv：包含用户评论数据，包括应用名称、翻译后的评论文本、情感标签（正面、负面、中性）、情感极性（情感强度，范围-1到1）、情感主观性（评论的主观程度，范围0到1）。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的Google Play应用商店数据，已进行初步整理，包括评论翻译和情感标注。
该数据集适用于情感分析、文本挖掘、应用推荐、用户行为分析等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、情感分析、应用市场研究等领域的学术研究，如用户评论的情感分析、应用推荐算法优化、用户行为模式分析等。
行业应用：为移动应用开发者、市场研究人员和应用商店提供数据支持，如应用市场趋势分析、用户反馈分析、应用改进策略制定、竞品分析等。
决策支持：支持应用开发商优化应用功能、提升用户体验，并为应用商店提供更精准的应用推荐策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和文本挖掘技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与应用评分之间的关系，分析用户对不同应用的情感倾向，以及构建基于情感分析的应用推荐系统，从而帮助用户更好地发现和使用应用。
