移动应用用户评论情感分析数据集MobileApplicationUserReviewsSentimentAnalysisDataset-beshoyhelmygamil
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, 应用市场
数据概述：
该数据集包含来自Google Play应用商店的移动应用数据及其用户评论，记录了用户对不同应用的评价与情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内的用户评论快照。
地理范围：数据来源于Google Play应用商店，覆盖全球范围内的用户。
数据维度：数据集包括两个主要文件：apps.csv（应用基本信息）和user_reviews.csv（用户评论数据）。其中，user_reviews.csv包含“App”（应用名称）、“Review”（用户评论文本）、“Sentiment”（情感标签，如Positive、Negative、Neutral）、“Sentiment_Polarity”（情感极性，数值表示情感强度）、“Sentiment_Subjectivity”（情感主观性，数值表示评论的主观程度）等字段。apps.csv包含应用的基本信息，如“App”、“Category”、“Rating”、“Reviews”、“Installs”等。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和处理。数据已进行初步清洗和整理，便于直接用于情感分析和文本挖掘任务。
数据来源：数据来源于Google Play应用商店，数据已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等相关研究和应用。
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：适用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，例如情感分类模型构建、情感极性分析、主观性分析等。
行业应用：为移动应用开发者、市场研究人员提供数据支持，可用于应用用户反馈分析、用户体验评估、市场趋势分析等。
决策支持：支持应用商店的排名算法优化、应用推荐系统的改进，以及应用开发策略的制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解情感分析的应用。
此数据集特别适合用于探索用户评论与应用评价之间的关系，分析用户情感与应用特征之间的关联，帮助用户提升应用的用户体验、优化市场推广策略等。
