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Steam-Dataset-Data-Science：分析从Steam网站获取的游戏信息数据集，包括数据清洗和特征工程...

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简介：
本项目专注于利用Python等工具对Steam游戏平台的数据进行深入挖掘与分析，涵盖数据清洗、特征提取及科学建模等内容。通过系统性研究，旨在揭示玩家行为模式及其偏好，为游戏开发提供有力参考依据。 Steam-Dataset-Data-Science：对从Steam网站抓取的包含视频游戏信息的数据集进行分析，包括数据清理、功能工程和统计测试。创建了多个线性回归、SVM和支持向量机以及随机森林机器学习模型，以尝试预测游戏评分。

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  • Steam-Dataset-Data-Science：分析从Steam网站获取的游戏信息数据集，包括数据清洗和特征工程...
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    本项目专注于利用Python等工具对Steam游戏平台的数据进行深入挖掘与分析，涵盖数据清洗、特征提取及科学建模等内容。通过系统性研究，旨在揭示玩家行为模式及其偏好，为游戏开发提供有力参考依据。 Steam-Dataset-Data-Science：对从Steam网站抓取的包含视频游戏信息的数据集进行分析，包括数据清理、功能工程和统计测试。创建了多个线性回归、SVM和支持向量机以及随机森林机器学习模型，以尝试预测游戏评分。
     
  • Steam游戏数据集：包含评论与排名信息
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    本数据集汇集了大量Steam平台的游戏评论和排名信息，为研究人员提供丰富的资源来分析玩家反馈及市场趋势。 Steam 游戏评论与排名数据集包含了从 Steam 平台抓取的超过 990,000 条记录的数据，主要聚焦于不同游戏类型的评论、排名以及相关信息。这些数据是从 Steam 上六个核心类型中销售额和收入最高的前40款游戏中收集而来。 具体来说，这六种类型包括： - 动作 - 冒险 - 角色扮演 - 策略 - 模拟 - 体育与赛车 一共搜集了超过99万条的评论记录，这些评论来自242款游戏。另外还有包含290款游戏的游戏描述和类型排名文件。由于部分内容限制（如裸露），某些游戏被排除在外，导致实际收集到的数据量有所减少。 数据抓取遵循 Steam 的robots.txt规定以确保符合其抓取政策要求。
     
  • steamdb-js: 获取Steam游戏信息并提供JSON数据的库，通过抓取Steamdb网站实现
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    steamdb-js是一款用于获取Steam游戏信息的JavaScript库，它通过爬取SteamDB网站的数据，并将其转换为易于使用的JSON格式，帮助开发者轻松集成Steam游戏的相关信息。 steamdb-js 是一个库，用于获取游戏在所有地区的定价及截图的 JSON 数据。安装方法如下： - 使用 npm：`npm i --save steamdb-js` - 或者使用 yarn： `yarn add steamdb-js` 用法/示例（CommonJS）: ```javascript const { Game } = require(steamdb-js); async function main() { const game = new Game(271590); await game.fetchData(); const data = await game.parse(); } ``` 这段代码会获取指定游戏的数据，并进行解析。
     
  • Steam游戏评论的数据集合.zip
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    该数据集包含来自Steam平台的游戏评论，涵盖各类游戏及用户反馈，适合情感分析与自然语言处理研究。 Steam游戏评论数据集是自然语言处理领域的一个重要资源，它包含玩家在Steam平台上的游戏评价内容。这些数据为研究者提供了分析用户反馈、情绪识别、文本挖掘及机器学习任务的实践机会。 该数据集通常分为训练集（train_gr）和测试集（test_gr），有时还包括一个忽略文件（ignore.txt）。这个忽略文件一般不包含关键信息，而是用于排除某些特定条目或提供说明。训练集中包含了大量评论样本，并附带了文本内容、用户评分及评论时间等详细信息。这些数据可以用来构建并训练各种NLP模型，例如情感分析模型，通过识别正面和负面词汇来预测玩家对游戏的满意度。此外还可以研究用户的评价模式，在不同时间段内观察反馈差异或特定游戏的特点。 测试集则用于评估已建立的模型性能。在完成初步学习后，利用这个独立的数据集合进行验证以确保模型能够正确处理未见过的新数据，并通过比较实际评分与预测结果来计算准确率、召回率和F1分数等指标，从而进一步优化算法或调整参数设置。 基于Steam游戏评论数据集的研究可以涵盖多个方面： - **情感分析**：识别玩家反馈中的情绪倾向以评估对特定游戏的总体满意度。 - **主题建模**：揭示用户讨论的主要话题以便发现关注热点问题。 - **构建情感词典**：根据现有评论建立正面和负面词汇列表，特别针对某一类别的内容进行定制化设计。 - **行为模式分析**：研究玩家在不同时间点的行为特点以了解游戏热度的变化趋势等信息。 - **影响力评估**：衡量高分与低评分的评价对其他潜在用户购买决策的影响程度。 - **文本生成任务**：训练模型模拟真实的评论风格，为营销活动创造虚拟用户体验反馈。 - **异常检测工作**：识别并处理虚假或恶意刷分的行为。 数据预处理是利用此数据集进行研究的关键步骤。这包括去除停用词、标点符号等非重要信息，并执行如TF-IDF和Word2Vec这样的向量化技术以适应长文本的分析需求。此外，还可以采用截断摘要方法或者使用循环神经网络（RNN）或Transformer架构来处理较长的数据集。 对于模型选择而言，则可以考虑传统的机器学习算法例如支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯分类器等；同时也可以探索深度学习技术如长短时记忆网络(LSTM)，以及预训练语言模型比如BERT，以提高预测准确性。总之，Steam游戏评论数据集为研究者和开发者提供了一个深入了解玩家情绪并改善用户体验的平台，在此平台上进行深入挖掘与分析能够推动整个行业的创新与发展。
     
  • Steam游戏库和社交关系数据采集工具.zip
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    这是一个用于收集Steam平台用户的游戏库信息及社交网络数据的实用工具包，帮助开发者进行数据分析与研究。 爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常被应用于搜索引擎、数据挖掘工具以及监测系统等场景中进行网络数据抓取。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，并将其加入到队列之中。这些URL可以通过链接分析、站点地图或者搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，以获得网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取到的HTML进行解析，并从中提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath以及Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，例如文本、图片及链接等信息。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储在数据库、文件或其他存储介质中，以便后续分析或展示使用。常见的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库以及JSON文件等格式。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或者触发反爬虫机制，爬虫需要遵循网站的robots.txt协议，并限制访问频率和深度的同时模拟人类用户的行为特征（如设置User-Agent）以符合规范要求。 应对策略： 鉴于一些网站采取了验证码、IP封锁等措施来防止被爬取的情况发生，因此爬虫工程师必须设计相应的策略来进行有效应对。 在实际应用中，爬虫广泛应用于搜索引擎索引构建、数据挖掘分析以及价格监测等领域。然而，在使用过程中需要注意遵守相关法律法规和伦理规范，并尊重各网站的使用政策规定以确保对服务器造成的影响最小化。
     
  • 一键获取27款Steam游戏.txt
    优质
    这份文档提供了一个便捷的方法来下载和安装27款精选的Steam平台游戏，让用户轻松享受丰富的娱乐体验。 您可以领取27款STEAM游戏的代码，游戏种类随机分配，每个账号仅限使用一次。
     
  • Steam游戏共享
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    Steam游戏共享介绍如何通过家庭图书馆功能，在同一账号下的多台电脑间分享和玩 Steam 平台上购买的游戏。轻松实现游戏资源的有效利用与多人共乐。 Steam共享游戏是指玩家将自己的游戏许可证借给其他用户使用的一种方式。通过这种方式，拥有者可以临时将他们的Steam库中的游戏分享给朋友或其他人，让他们在一定时间内也能游玩这些游戏。需要注意的是，在进行任何共享活动时，请确保遵守Steam的服务条款和相关法律法规，避免可能的账号安全风险或违规行为。
     
  • 旅游景点数据信息分析网站
    优质
    本旅游景点数据信息分析网站致力于提供全面、精准的全球旅游景点数据分析服务。通过整合海量用户评价和实时数据，帮助游客轻松规划行程，发掘隐藏美景。 旅游景点信息数据分析网站提供全面的景区数据支持与分析服务。用户可以在此平台上获取到各类热门、特色旅游景区的相关资讯，并通过专业的数据分析工具对这些数据进行深入挖掘和研究，帮助游客更好地规划旅行路线及行程安排；同时为景区管理者提供了宝贵的市场洞察力，助力其优化运营策略和服务质量提升。
     
  • ASP.NET开发的游戏商城网站（模仿Steam）
    优质
    这是一款基于ASP.NET技术构建的游戏商城网站，旨在为用户提供类似Steam平台的游戏购买、下载与社区交流服务。 本项目是遮天游戏商城，仿照Steam开发的ASP.Net程序，包含登录、注册、首页、热门游戏、全部游戏、游戏详情、后台管理（包括游戏管理）、购物车及订单等功能页面。功能全面，适合初学者学习参考使用。
     
  • 从MNIST数据集中提取gist特征
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    本文探讨了如何从经典的MNIST手写数字数据集中抽取Gist特征，并分析这些特征在图像识别任务中的应用效果。 最近在处理图像检索的一些基准数据集，今天完成了对MNIST数据集的特征提取工作。虽然我的方法可能不是最优解，但按照这样的步骤操作后，成功得到了所需的特征数据结果。如果有需要的朋友可以参考一下这个过程。由于最后生成的文件较大，我已将其上传到网盘分享链接中（原文中的具体链接已被省略）。