Steam游戏评论文本特征及用户偏好数据集-2023年

Steam游戏评论文本特征及用户偏好数据集-2023年 数据来源：互联网公开数据 标签：Steam,游戏,评论,文本分析,用户偏好,机器学习,自然语言处理,推荐系统 数据概述： 本数据集包含Steam平台上游戏评论的文本特征和用户偏好信息。数据集分为训练集和验证集，其中训练集包含两个子集：tfidf_steam270k_context.csv（60k条评论）和tfidf_steam270k_context_40k.csv（40k条评论）。验证集用于模型评估，包含两个子集：一个包含200条样本，另一个包含300条样本，且经过了数据平衡处理。

数据用途概述： 该数据集主要用于自然语言处理、机器学习和推荐系统等领域的研究与开发。 具体而言，可用于： 1. 文本分类：基于评论文本内容对游戏进行分类，例如情感分析、主题识别等。 2. 用户偏好预测：通过分析用户评论，预测用户的游戏偏好，从而构建个性化推荐系统。 3. 特征工程：探索和提取评论文本的各种特征，例如TF-IDF，用于后续的模型训练。 4. 模型评估：利用验证集对训练好的模型进行评估，验证模型的泛化能力和性能。