谷歌应用商店应用推荐数据集1963-2021

谷歌应用商店应用推荐数据集1963-2021 数据来源：互联网公开数据 标签：应用推荐,谷歌应用商店,机器学习,应用特征,应用分类,用户评价,下载量,应用大小,评分 数据概述： 本数据集收录了谷歌应用商店中应用的详细记录，包括各应用的数量、评分、大小、用户评论以及所属类别等关键特征。数据集为识别不同类别中的最佳应用提供了全面的信息基础。该数据集是解决无监督机器学习问题的重要资源，适用于推荐系统开发。 数据用途概述： 该数据集适用于应用推荐系统开发、应用特征分析、用户行为研究等多种场景。研究人员可以利用此数据进行聚类分析，识别各应用类别中的优质应用；开发者可借助数据优化应用设计，提高用户满意度；广告商可以利用数据分析结果进行精准营销。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解应用推荐系统的工作原理。