推特人类与机器人账号分类数据集TwitterHuman-BotsDataset-danieltreiman
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，机器学习，数据集，账号分类，文本分析，网络行为，人工智能，网络安全
数据概述： 该数据集包含来自推特平台的用户账号数据，记录了人类账号与机器人账号的特征信息，用于账号分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2020年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的推特用户账号，不限于特定地区。
数据维度：数据集包括账号的注册信息、发帖频率、发帖内容、互动行为、账号活跃时间等变量，以及标签（人类或机器人）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于推特平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于社交媒体分析、账号分类、机器学习模型训练等领域的应用，尤其在区分人类账号与机器人账号、检测异常行为等方面具有重要价值。
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：适用于社交媒体账号分类、网络行为分析等学术研究，如机器人账号的特征识别、虚假信息传播分析等。
行业应用：可以为社交媒体平台、网络安全公司等提供数据支持，特别是在账号检测、虚假账号识别、网络欺诈预防等方面。
决策支持：支持社交媒体账号的管理与监控，帮助平台制定更有效的用户管理策略和反欺诈措施。
教育和培训：作为数据科学、人工智能及网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解账号分类、文本分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索推特平台上人类与机器人账号的行为特征与分类规律，帮助用户实现准确的账号分类，提升社交媒体平台的可信度与安全性。
