社交媒体帖子互动分析数据集_Social_Media_Post_Interaction_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 帖子互动, 用户行为, 文本分析, 情感分析, 机器学习, 数据挖掘, 社交网络
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了用户帖子的内容及其互动情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围约为2019年9月。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，但帖子内容涉及多种主题，可能来源于全球用户。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如帖子ID（_id）、帖子内容（content）、展示链接（display_url）、评论数（num_comment）、点赞数（num_like）、帖子类型（post_type）、短代码（shortcode）、发布时间戳（taken_at_timestamp）、话题标签（topic）、用户ID（user_id）、视频观看次数（video_view_count）、发布时间（time）、星期几（dayofweek）、小时（hour）、话题关键词（topic_1至topic_5）、星期名称（dayname）等。此外，还包括用于存储用户和话题信息的pickle文件。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含train_df.csv和test_df.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。同时，还包含pickle文件，用于存储用户和话题的字典信息。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，经过清洗和整理，方便研究和应用。
该数据集适合用于社交媒体用户行为分析、帖子内容分析、互动预测等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于社交媒体分析、用户行为研究、情感分析、话题识别等学术研究。
行业应用：可以为社交媒体平台、内容创作者、市场营销人员提供数据支持，特别是在内容推荐、用户画像构建、广告效果评估等方面。
决策支持：支持企业制定社交媒体营销策略、优化内容发布时间、提升用户互动。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解社交媒体数据分析。
此数据集特别适合用于探索社交媒体帖子内容与用户互动之间的关系，预测帖子受欢迎程度，并分析用户行为模式，从而提升社交媒体营销效果。
