移动应用用户评论情感分析数据集MobileAppUserReviewsSentimentAnalysisDataset-dkhalidashik
数据来源：互联网公开数据
标签：移动应用, 用户评论, 情感分析, 自然语言处理, 文本挖掘, 情感极性, 主观性分析, 应用商店
数据概述：
该数据集包含来自Google Play商店的应用信息和用户评论数据，记录了用户对不同移动应用的评价与情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推断为应用发布后一段时间内的用户反馈。
地理范围：数据来源于Google Play商店，覆盖全球范围内的用户。
数据维度：
apps.csv：包含应用的基本信息，如应用名称、类别、评分、安装量、价格等。
user_reviews.csv：包含用户评论，以及对应的情感分析结果，包括评论文本、情感标签（Positive, Negative, Neutral）、情感极性（Sentiment_Polarity）和情感主观性（Sentiment_Subjectivity）。
数据格式：CSV格式，方便数据导入、分析和处理。
来源信息：数据来源于Google Play商店的公开数据，数据已进行初步的清洗和情感分析，包括情感极性和主观性的计算。
该数据集适合用于移动应用领域的用户行为分析、情感分析研究和应用推荐系统构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、情感分析、推荐系统等领域的学术研究，如基于用户评论的应用推荐、情感趋势分析等。
行业应用：可以为移动应用开发商、市场分析机构提供数据支持，尤其是在用户反馈分析、市场趋势预测、产品优化等方面。
决策支持：支持应用开发团队的产品迭代与优化，帮助了解用户需求，提升用户满意度。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生掌握情感分析和文本挖掘技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与应用特征之间的关系，分析用户情感随时间的变化，帮助用户提升应用的用户体验和市场竞争力。
