社交媒体帖子内容互动预测数据集_Social_Media_Post_Engagement_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 互动预测, 机器学习, 文本分析, 用户行为, 内容分析, 情感分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了用户的帖子内容以及相应的互动情况，用于预测帖子内容的互动效果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年初开始，具体时间段未明确标出。
地理范围：数据来源未明确指出具体地理范围，但从内容来看，可能涉及全球范围内的用户。
数据维度：数据集包括帖子内容、互动指标（评论数、点赞数、分享数）、发布时间、用户ID、帖子类型、话题标签等多个维度的数据。
数据格式：数据集主要以CSV和PKL格式提供。CSV文件包含训练集（train_df.csv）和测试集（test_df.csv），用于模型的训练和评估。PKL文件（viral_topic_dh_dict.pkl, viral_topic_h_dict.pkl, viral_user_dh_dict.pkl, viral_user_h_dict.pkl）可能包含了主题或用户相关的词典或特征，用于辅助分析。
来源信息：数据来源于社交媒体平台公开数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于社交媒体内容互动预测、用户行为分析、内容推荐等领域的研究和应用。
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：适用于社交网络分析、自然语言处理、机器学习交叉领域的学术研究，例如，探索影响帖子互动量的关键因素，构建内容推荐模型等。
行业应用：为社交媒体平台、内容创作者、市场营销人员提供数据支持，用于优化内容策略、提高用户参与度、提升广告投放效果等。
决策支持：支持社交媒体平台的内容审核、用户画像构建和个性化推荐系统的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、文本分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析。
此数据集特别适合用于探索帖子内容、用户属性与互动行为之间的关系，预测帖子在社交媒体上的传播效果，从而帮助用户制定更有效的内容发布策略，提升内容的影响力。
