计算机科学 ›› 2020, Vol. 47 ›› Issue (6A): 530-534.doi: 10.11896/JsJkx.190700124
朱涤尘1, 夏换2, 杨秀璋1, 于小民2, 张亚成1, 武帅1
ZHU Di-chen1, XIA Huan2, YANG Xiu-zhang1, YU Xiao-min2, ZHANG Ya-cheng1 and WU Shuai1
摘要: 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。
中图分类号:
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