博客反馈预测数据集

博客反馈预测数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：博客,反馈预测,机器学习,特征工程,时间序列分析,分类预测

数据概述：
本数据集来源于博客文章的反馈预测任务，包含从博客文章中提取的多种特征信息。数据集时间范围覆盖2010年至2012年，训练集数据来自2010年和2011年，测试集数据来自2012年2月至3月。数据集中的每个实例对应一篇博客文章，目标变量是该文章在未来24小时内收到的评论数量。数据集包含281个特征，涵盖博客文章的内容特征、时间特征、用户行为特征以及关联博客的特征，如评论数量、链接数量、文章长度、关键词频率等。
数据用途概述：
该数据集适用于预测模型的训练与验证，特别适合用于博客文章反馈预测、用户行为分析、特征工程研究等场景。研究者可以利用此数据集探索不同特征对评论数量的影响，优化预测模型的性能。此外，该数据集也适合用于时间序列分析和分类算法的评估，帮助开发者理解博客文章的反馈模式及其影响因素。