Mashable新闻文章社交分享量预测数据集-2013-2014
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻,社交媒体,分享量,预测,Mashable,文章,点击率,在线新闻,机器学习
数据概述：
本数据集汇总了关于Mashable网站在两年时间内发布的新闻文章的各种特征。数据集旨在预测新闻文章在社交网络上的分享数量（即文章的受欢迎程度）。数据包含了文章的多种维度特征，例如文章发布时间、文章内容特征、关键词、链接数量、图像数量、以及文章在社交媒体上的互动数据等。
数据用途概述：
该数据集可用于多种数据分析和机器学习应用，包括但不限于：新闻文章受欢迎程度预测、社交媒体影响因素分析、内容营销策略研究、以及用户行为分析。研究人员可以使用该数据构建预测模型，分析影响文章分享量的关键因素，从而帮助内容创作者和营销人员优化内容发布策略，提高文章的曝光率和传播效果。此外，该数据集也适用于机器学习入门、数据挖掘教学等领域。
