推特及互动指标分析数据集-2023年-paakhim10
数据来源：互联网公开数据
标签：推特,情感分析,垃圾信息检测,文本分类,趋势识别,推荐系统,探索性数据分析,地理信息,时间序列,用户互动
数据概述：
本数据集来源于现有推特数据集的整理和清洗结果，包含了推文内容及其互动指标。该数据集是通过Kaggle上的分析和情感分类项目生成的，详细内容可见：https://www.kaggle.com/code/paakhim10/analyzing-and-classifying-twitter-sentiments
数据集包含以下主要字段：
- 推文内容
- 发布时间
- 用户ID
- 位置信息（地理位置标签）
- 转发次数
- 点赞次数
- 回复次数
- 情感标签（正面、负面、中性）
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括但不限于：
1. 机器学习：进行情感分析、垃圾信息检测、文本分类等任务。
2. 趋势识别：通过时间序列分析识别地理和时间上的趋势。
3. 推荐系统：基于用户互动数据构建推荐系统。
4. 探索性数据分析：进行地理或时间序列映射、热门话题检测、用户互动指标分析等。
_credit信息：
如果您在研究中使用了此数据集，请务必引用原始作者的数据来源：https://data.world/kjensen18。
