数字新闻网站用户内容探索数据集-文章浏览与订阅行为2023-pawelwmm

数字新闻网站用户内容探索数据集-文章浏览与订阅行为2023-pawelwmm 数据来源：互联网公开数据 标签：数字新闻,用户行为,内容评分,订阅预测,用户参与度,数据科学,机器学习,研究数据集

数据概述： 本数据集包含用户在数字新闻网站上浏览文章的事件记录，每个事件都通过可用的历史用户参与数据进行了增强，这些数据反映了用户对特定文章的阅读行为。此外，每个样本基于用户在阅读特定文章后立即进行的订阅购买行为进行了标签标记。数据集旨在通过分析用户参与度特征来预测用户订阅行为，为数字内容管理和用户行为分析提供数据支持。

数据用途概述： 该数据集适用于各种研究和分析场景，包括数字内容推荐系统开发、用户参与度分析、订阅模型预测、内容绩效评估等。研究人员可以利用该数据集进行用户行为模式识别、内容推荐算法优化以及市场策略制定。教育机构和研究人员还可以使用这些数据进行教学和科研，促进数字内容管理领域的知识发展。对于希望深入研究用户行为及其对订阅决策影响的研究者来说，该数据集是一个宝贵的资源。