基于文本挖掘和决策树分析的中国手游产业发展研究

发布时间：2024-04-17 22:33

　　针对中国传统的手游产业发展存在主题识别不精准,缺乏利用数据挖掘和可视化分析方法等问题,文中提出了一种基于文本挖掘和决策树(Desision Tree)分析的中国手游产业发展研究方法,从多方面分析了影响手游收入和热度的因素,从多个角度评估了手游产业的特性,研究其收入与可视化程度、游戏类型、文化背景和国际化指标的关系。文中采用Python语言进行了详细的实验,分析了开发厂商和所在地科技创新指数的关系,挖掘出智能化推荐热度和耐玩度较高的手游。实验结果表明,该算法具有一定的理论意义和研究价值,可以应用于手游市场分析、新游评测和手游推荐等领域,同时能优化中国手游产业市场,为手游市场的发展提供助力。

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【部分图文】：

图1手游数据分析系统框架图

5)最后评估实验结果并得出结论。(2)数据采集

图2SensorTower手游《王者荣耀》的信息

在数据采集之后,对每个游戏视作一个数据集,对其每个特指进行定义,如表1所列。表1手游数据集包含的特征Table1Featuresincludedinthemobiledataset特征名称特征类型特征描述特征示例游戏名称varchar描述游戏名称....

图3词云分析流程

本文主要对手游类型和制作厂商进行分析,从而形成热门词云。其流程如图3所示,包括导入数据、读取文件、中分文词、特征词计算、词云可视化等步骤。(5)决策树算法

图4国内手游2012-2018年收入增长柱状图

首先,对国内手游市场发展情况作一个概括分析。2012年以来,国内手机市场逐步进入智能化,手游正式在国内市场普及。实验用Echarts绘制如图4、图5所示柱状图,可见2012-2018年,国内手游收入量和用户数量一直处于稳步增长状态,其中2012年手游收入仅为32.4亿元,而到20....

本文编号：3957024