【摘 要】
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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
【机 构】
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贵州财经大学信息学院,贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室
【基金项目】
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贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2016]172),贵州财经大学2019年度在校学生科研资助项目(2019ZXSY54)
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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
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