社交媒体用户行为分析数据集SocialMediaUserBehaviorAnalysis-joanna521
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 社交媒体, 文本分析, 机器学习, 用户画像, 情感分析, 数据挖掘, 自闭症
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户数据，记录了用户在平台上的互动行为和内容特征，旨在用于用户行为分析和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据内容涉及全球用户。
数据维度：数据集包括用户ID、向量表示、词汇量、出现频率、点赞数、第一人称代词使用次数、自闭症相关标签、话题标签数量、表情符号数量、重复词汇数量、关注数、粉丝数、绘画作品、图片、物体检测结果以及标签（指示用户是否与自闭症相关）等。
数据格式：CSV格式，文件名为record_new.csv，便于数据分析和建模处理。数据已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于用户行为研究、用户画像构建、情感分析、社交网络分析和机器学习模型的训练与测试。
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、心理学和人工智能交叉领域的学术研究，如用户行为模式识别、情感分析、自闭症相关行为特征分析等。
行业应用：为社交媒体平台、广告营销公司和心理健康机构提供数据支持，尤其在用户画像构建、内容推荐、用户行为预测和异常行为检测方面具备实用性。
决策支持：支持社交媒体平台的用户管理、内容审核和个性化推荐策略优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和社交媒体分析相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为规律。
此数据集特别适合用于探索用户在社交媒体上的互动行为与个人特征之间的关系，有助于识别潜在的自闭症相关行为模式，并提升用户画像构建的准确性和个性化推荐的效果。
