05-google-play 此仓库用于Metis项目5 背景 待填充 客观的 分析约22,000个应用的样本的Google Play应用商店数据,以预测每个应用的用户评分 使用基于内容的过滤开发应用推荐引擎 方法 从Google Play商店收集的半结构化和非结构化数据的探索性数据分析 线性回归可预测应用程序的平均用户评分 用户评论的情感分析作为回归分析的输入 推荐系统,面向正在寻找有趣应用的用户 发现 待填充 见解 待填充 工具 Python Jupyter笔记本 Google Play抓取工具 大熊猫 脾气暴躁的 NLTK NMF 线性回归 随机森林 Matplotlib 海生 画面 流光