游戏推荐与用户行为分析数据集_Game_Recommendation_and_User_Behavior_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏推荐, 用户行为分析, 游戏数据, 评论分析, 玩家偏好, 数据挖掘, 机器学习, Steam平台
数据概述：
该数据集包含来自Steam平台的游戏相关数据，记录了用户对游戏的评价、游戏的基本信息以及用户的使用时长等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但根据“date”字段推测，数据涵盖了2017年至2022年期间的游戏及用户行为信息。
地理范围：数据主要来源于Steam平台，覆盖全球范围内的用户与游戏。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，包含以下核心数据项：
recommendations.csv: 游戏推荐信息，包括app_id、用户推荐与否、游玩时长、用户ID以及评论ID等。
game_link.csv: 游戏的基本信息，包括标题、价格、发布日期、游戏描述、用户评论摘要、开发者、发行商、支持语言、标签、游戏特性、最低配置等。
users.csv: 用户信息，包括用户ID、拥有的游戏列表以及用户的评论。
games.csv: 游戏的基本信息，包括app_id、标题、发布日期、是否支持Win/Mac/Linux、评分、用户评论数量、价格、折扣、Steam Deck兼容性等。
dataset_time_require.csv: 游戏时间需求相关信息，包括游戏ID、名称、年份、评分、玩家评分、正面评价比例、通关时长等。
games_with_dlcinfo.csv: 游戏及其DLC信息，包括AppID、名称、发布日期、预估玩家数量、峰值在线人数、年龄限制、价格、DLC数量、游戏介绍、支持语言、音频语言、评论、截图、视频、开发者、发行商、类别、标签等。
数据格式： 数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。数据来源于Steam平台，经过结构化处理。
该数据集适合用于游戏推荐系统构建、用户行为分析、游戏市场分析等研究。
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：适用于游戏推荐算法、用户行为模式、游戏市场趋势等方面的学术研究，如基于用户偏好的推荐系统、游戏时长与评价关系分析等。
行业应用：为游戏开发商、发行商和Steam平台提供数据支持，例如用于优化游戏定价策略、市场推广、用户画像分析、个性化游戏推荐等。
决策支持：支持游戏行业内的市场调研、产品规划和用户体验优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解游戏数据分析。
此数据集特别适合用于探索玩家的游戏偏好、游戏评价与游戏时长之间的关系，以及构建个性化的游戏推荐系统，从而帮助提升用户体验和游戏产品的市场表现。
