US新闻分类与推荐数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻分类,推荐系统,用户点击行为,文本分析,深度学习模型
数据概述：
本数据集包含两个文件：user_news_clicks.csv 和 news_text.csv，用于支持新闻分类和推荐系统的开发与研究。news_text.csv 包含新闻的基本信息，包括新闻ID、标题、摘要和类别，类别主要分为新闻、体育和财经三大类。user_news_clicks.csv 记录了用户的点击行为数据，包含用户ID、点击行为和对应的新闻ID。数据集为研究新闻分类和个性化推荐提供了丰富的数据基础。
数据用途概述：
该数据集适用于新闻分类任务和推荐系统的研究与开发。研究人员可以利用 news_text.csv 中的文本数据训练深度学习分类器（如LSTM），以实现新闻类别的自动预测；同时，通过 user_news_clicks.csv 中的用户行为数据，可以构建推荐系统模型，实现个性化新闻推荐。此外，数据集还适用于文本分析、用户行为建模等场景，为学术研究和工业应用提供了有力支持。
