社交媒体用户互动文本分析数据集SocialMediaUserInteractionTextAnalysis-akscent
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析, 社交媒体, 用户互动, 评论分析, 情感分析, 自然语言处理, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户帖子及其对应的评论数据，旨在用于分析用户之间的互动行为和文本内容。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但内容主题涉及创业、科技等领域，推测为全球范围内的讨论。
数据维度：数据集包含多个字段，包括帖子文本（post_text）、评论文本（comment）、评论得分（score）、评论字符数（num_chars_com）、帖子字符数（num_chars_post）、空格数（num_spaces）、数字数（num_digits）、词语数（num_words）、唯一词语数（num_unique_words）、平均词长（avg_word_length）、标点符号数（num_punctuation）、大写字母数（num_uppercase_letters）、大写单词数（num_uppercase_words）、停用词数（num_stop_words）、句子数（num_sentences）、话题标签数（num_hashtags）、大写锁定数（num_capslock）、编辑次数（num_Edit）、非ASCII字符数（num_not_ASCII）、标点符号频率（freq_punctuation）、表情符号数（num_emoji）、清洗后的评论文本（cleaned_comment）、评论中的链接（links_from_comment）、评论中链接数量（num_links_from_comment）、清洗后的帖子文本（cleaned_post_text）、帖子中的链接（links_from_post_text）、帖子中链接数量（num_links_from_post_text）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_df (1).csv，便于进行数据分析和机器学习建模。
该数据集适用于文本挖掘、情感分析、用户行为分析等多种研究方向。
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：适用于社交媒体研究、自然语言处理、情感分析等领域的学术研究，例如用户情感识别、评论内容分析、话题趋势分析等。
行业应用：可以为社交媒体平台、内容推荐系统、市场营销公司提供数据支持，例如用户互动行为分析、内容推荐算法优化、广告效果评估等。
决策支持：支持企业进行舆情监测、用户反馈分析、产品改进等方面的决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握文本分析技术。
此数据集特别适合用于探索用户在社交媒体上的互动模式，分析评论与帖子之间的关系，以及挖掘用户情感和观点。
