Reddit热门帖子互动分析数据集2020-2024
数据来源：互联网公开数据
标签：Reddit, 社交媒体, 帖子, 互动分析, 情感分析, 热门趋势, 时间序列, 内容分析
数据概述：
本数据集包含了2020年至2024年期间，从Reddit的news, worldnews, 和technology子版块收集的帖子数据。数据旨在帮助分析和预测帖子的受欢迎程度，基于帖子的文本内容、发布时间、内容类型等特征。
数据集结构：
第一数据集：仅包含热门帖子
该数据集包含5248行数据，包含以下字段：
Text（文本）：帖子的完整内容（标题和正文）。
Score（评分）：帖子收到的总点赞数（赞成票）。
Comments（评论数）：帖子收到的评论数量。
Timestamp（时间戳）：帖子发布的时间和日期。
URL：指向原始帖子或媒体的链接。
Sentiment（情感）：文本的情感分析结果（积极，中性，或消极）。
Day_of_Week（星期）：帖子发布的星期几。
Time_of_Day（时段）：帖子发布的时间段（早晨，下午，傍晚，或夜晚）。
Media_Type（媒体类型）：内容类型（文本，图片，或视频）。
第二数据集：包含所有帖子（热门、非热门等）
该数据集包含12165行数据，包含以下字段：
Text（文本）：Reddit帖子的完整内容（标题+正文）。
Score（评分）：帖子收到的总点赞数（赞成票）。
Comments（评论数）：帖子收到的评论数量。
Timestamp（时间戳）：帖子的发布时间和日期。
URL：指向原始帖子或媒体的链接。
Sentiment（情感）：帖子内容的情感分析结果（积极，中性，或消极）。
Day_of_Week（星期）：帖子发布的星期几。
Time_of_Day（时段）：帖子发布的时间段（早晨，下午，傍晚，或夜晚）。
Media_Type（媒体类型）：帖子中的内容类型（文本，图片，视频）。
Method（方法）：用于收集帖子的方法（new, top, controversial, rising）。
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析场景：
受欢迎程度预测：使用情感分析、发布时间等特征预测帖子的Score（评分）或Comments（评论数）。
互动分析：比较不同收集方法和时间段内的趋势。
情感研究：分析情感如何影响不同类别帖子的表现。
内容类型影响：探索Media_Type（媒体类型）如何影响用户参与度。
