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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