Steam Video Game Reviews Classifier
Descripción del Articulo
This paper leverages a dataset generously provided by the Steam community, encompassing over 37 millionuser recommendations for various video games. These meticulously cleaned and preprocessed data originateexclusively from the Steam Store, a platform for online downloadable content in the realm of...
| Autores: | , , |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad La Salle |
| Repositorio: | Revistas - Universidad La Salle |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/117 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/117 https://doi.org/10.48168/innosoft.s15.a117 https://purl.org/42411/s15/a117 https://n2t.net/ark:/42411/s15/a117 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Videogames Steam Store Recommendations Emotions Videojuegos Recomendaciones Emociones |
| Sumario: | This paper leverages a dataset generously provided by the Steam community, encompassing over 37 millionuser recommendations for various video games. These meticulously cleaned and preprocessed data originateexclusively from the Steam Store, a platform for online downloadable content in the realm of video games. Theprimary objective of this study is to conduct a sentiment analysis of user comments within the Steam Store,discerning both negative and positive emotions. The dataset comprises three distinct subsets, and this studyfocuses exclusively on the recommendations dataset for its analysis. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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