顶级15款手机应用用户反馈数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：用户反馈,手机应用,自然语言处理,文本分类,主题建模,用户情感,用户偏好,趋势分析
数据概述：
本数据集包含了从全球下载量最大的15款应用程序收集的用户反馈数据，涵盖了多样化的应用类别。这些应用在全球范围内广受欢迎，为分析提供了丰富且多样的数据来源。该数据集特别适用于自然语言处理应用，如文本分类和主题建模。
包含的应用程序列表：
TikTok
Instagram
Facebook
WhatsApp
Telegram
Zoom
Snapchat
Facebook Messenger
Capcut
Spotify
YouTube
HBO Max
Cash App
Subway Surfers
Roblox
数据列及其描述：
review_id：每个用户反馈/应用评论的唯一标识符。
content：用户生成的文本格式的反馈/评论。
score：用户给出的评分或星级。
TU_count：评论收到的点赞/顶的数量。
app_id：每个应用的唯一标识符。
app_name：应用的名称。
RC_ver：用户创建评论时的应用版本。
使用条款：
本数据集仅供科学研究和非商业用途开放访问。用户需要认可作者的工作，并在科学出版物中引用最合适的参考文献：
- 论文
M. H. Asnawi, A. A. Pravitasari, T. Herawan, 和 T. Hendrawati, "The Combination of Contextualized Topic Model and MPNet for User Feedback Topic Modeling," in IEEE Access, 卷. 11, 页. 130272-130286, 2023, doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3332644
- 数据集
Asnawi, M. H., Pravitasari, A. A., Herawan, T., & hendrawati, T. (2023). User Feedback Dataset from the Top 15 Downloaded Mobile Applications [数据集]. In The Combination of Contextualized Topic Model and MPNet for User Feedback Topic Modeling (1.0.0, 卷. 11, 页. 130272–130286). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.10204232
研究人员和分析师鼓励探索此数据集，以洞察这些顶级移动应用程序中的用户情感、偏好和趋势。如果您有任何问题或需要进一步的信息，请随时联系数据集作者。
