社交媒体用户文本语义相似度分析数据集_Social_Media_User_Text_Semantic_Similarity_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析, 语义相似度, 词嵌入, 自然语言处理, 社交媒体, 数据挖掘, 机器学习, 向量空间模型
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用户文本的语义相似度特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，推测为全球社交媒体用户产生的文本。
数据维度：数据集的核心是文本的词嵌入向量，包含174个维度，以及一个未命名的索引列。每个维度代表一个词在向量空间中的数值，用于衡量文本之间的语义相似度。
数据格式：CSV格式，文件名为fb-st-sim.csv，便于数值计算和向量分析。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，已进行词嵌入处理，将文本转化为数值向量。该数据集适合用于语义相似度分析和文本分类任务。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘等领域的学术研究，如语义相似度计算、文本聚类、情感分析等。
行业应用：可以为社交媒体分析、内容推荐系统、广告定向投放等提供数据支持，尤其在用户行为分析、内容关联性挖掘等方面具备实用价值。
决策支持：支持社交媒体平台的用户画像构建、舆情监测、内容推荐策略优化等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解词嵌入技术和文本相似度计算方法。
此数据集特别适合用于探索用户文本的语义特征，构建文本相似度模型，并应用于内容推荐、用户画像分析等领域，帮助用户实现更精准的策略制定和优化。
