Advertisement

Steam游戏数据集:包含评论与排名信息

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Steam
    优质
    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。
  • Steam合.zip
    优质
    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。
  • TapTap分析
    优质
    本研究利用TapTap平台的游戏评论数据,深入剖析玩家反馈与游戏特性之间的关联,旨在为开发者提供优化产品和增强用户体验的有效策略。 数据集介绍 手机游戏市场如今在中国非常庞大。监督客户的评论是预测游戏商业潜力的主要方式。 本数据集包含了手游网站 TapTap 上约 300 款游戏中用户标签评论的文本,共有4888个样本用于情感分析的应用。 该数据集中,用户的评价根据评分标准进行分类:评分为低于3星(满分为5星)的评论被标记为“不满意”,用数字0表示;而高于或等于3星的则被视为满意,并以1来标识。这两个类别的比例大致相等。 此数据集主要用于中文自然语言处理技术的应用研究,例如当一个新游戏发布时,在微博、游戏论坛和贴吧等地关于该游戏的讨论可以被收集并分析。创建特定模型用于自动化识别玩家讨论趋势的过程将有助于企业做出更明智的决策。 每个样本的数据包括: - review:用户评论文本 - sentiment:0代表不满意,1代表满意
  • Steam-Dataset-Data-Science:分析从Steam网站获取的清洗和特征工程...
    优质
    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。
  • 哪些是常用的库?(
    优质
    本文探讨了当前市场上流行的各类数据库系统,并提供了一份详细的排名和分析,帮助读者了解常用数据库的特点及应用场景。 表1展示了各类数据库的前3到5名排名情况,这些排名会不断更新变化,最新的实时排名可参见db-engines.com网站。 **表 1 各类数据库排名** | 大类 | 类别 | 前3~5名 | 说明 | |------|--------------|--------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------| | SQL | 关系数据库 | Oracle、MySQL、MariaDB、SQL Server、PostgreSQL、DB2 | 遵循“表记录”模型,按行存储在文件中(先第1行,然后第2行……) | | NoSQL| 时序数据库 | InfluxDB、RRDtool、Graphite、OpenTSDB、Kdb+ | 存储时间序列数据,每条记录都带有时间戳。例如用于存储带时间标签的数据 | 请注意:表中所列的排名会定期更新,请访问上述网站获取最新信息。
  • 2023年Steam行榜前1000强
    优质
    本排行榜汇集了2023年度在Steam平台上最受玩家欢迎和好评的千款游戏,涵盖各类游戏类型,为游戏玩家提供权威参考。 《2023年Steam游戏1000强》数据集涵盖了Steam平台上最受欢迎的1000款游戏的信息,这些数据来源于Steam官方和SteamSpy API,并于2023年7月27日采集完成。该数据集为分析Steam游戏市场提供了宝贵的资料,有助于了解当前行业的趋势、用户偏好以及成功游戏的特点。 我们重点关注“姓名”字段,这是每款游戏的唯一标识符,通常包括游戏标题。通过对这些标题进行分析,我们可以发现热门游戏中不同类型(如射击类、角色扮演类和策略类)的游戏分布情况,并揭示玩家的兴趣所在。 此外,“所需年龄”字段反映了游戏面向的目标年龄段,这与游戏评级及内容有关。通过这一数据的分析可以了解不同年龄段用户的偏好,帮助开发者确定目标市场定位。 “免费与否”的信息则展示了免费游戏和付费游戏在市场上的比例。近年来,免费模式(Free-to-Play, F2P)逐渐成为主流,在此背景下分析该数据可以帮助我们理解这种商业模式对销售的影响,并探讨如何让付费游戏在市场上保持竞争力。 描述字段提供了关于每款游戏的详细介绍,是了解其内容、玩法和特色的关键来源。利用文本挖掘技术提取关键词及主题后进行深入研究可以揭示流行元素(如开放世界设计、多人在线功能或剧情驱动模式)等趋势。 此外,“steam_app_data.csv”与“steamspy_data.csv”两个文件可能包含了不同的数据维度。“steam_app_data.csv”侧重于Steam官方提供的应用信息,包括游戏ID、发布日期及价格;而“steamspy_data.csv”则提供了来自SteamSpy的更详细的统计信息如玩家数量、评分和评论量等。整合这两份资料可以帮助我们全面评估游戏的商业表现及其用户反馈。 进一步的研究还可以涉及到不同国家和地区对特定类型游戏的偏好,或者分析发布时间与受欢迎程度之间的关系以确定最佳发布时机。此外,通过研究平均分数和评论数量可以了解游戏质量及用户体验满意度情况。 该数据集提供了丰富的信息覆盖了从基本属性到市场定位再到目标用户群体等多个层面的内容,对于开发者、投资者以及行业分析师而言都是宝贵的资源。通过对这些数据进行深度挖掘与分析能够洞察行业发展动态,并预测未来趋势为新产品的开发提供有价值的参考依据。
  • 微博4435960条
    优质
    该微博评论数据集包含4,435,960条微博评论,为研究社交媒体用户行为、情感分析及热点话题提供了丰富的资源。 微博是一种基于用户关系的信息分享与传播平台,通过关注机制让用户可以分享简短的实时信息。它是一个广播式的社交媒体网络,支持多种接入方式,包括Web、Wap、Mail、App、IM以及SMS等,并且可以通过PC或手机等多种移动终端使用。微博允许用户以文字、图片和视频等形式即时分享并互动交流。
  • 10000条的电商情感分类
    优质
    本数据集包含了来自电商平台的10000条用户评论,旨在通过分析这些评论的情感倾向(正面、负面或中立),为产品评价和用户体验研究提供支持。 电商评论情感二分类数据集包含两列:label(1代表积极评价,0代表消极评价)和text(评论内容)。该数据集共有10000条中文评论,并已按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。可以参考示例项目中的处理方式,数据已经以numpy数组的形式划分好。
  • Steam库和社交关系工具.zip
    优质
    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。