网络欺凌预测数据集2021-2022数据集CyberbullyingPredictionDataset-sanzidasiddike3633
数据来源：互联网公开数据
标签：网络欺凌，数据集，社交媒体，预测模型，机器学习，数据挖掘，文本分析，网络行为
数据概述： 该数据集包含来自多个社交媒体平台的用户评论数据，主要用于预测和识别网络欺凌行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2021年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的社交媒体用户，包括不同国家和地区。
数据维度：数据集包括用户评论文本，评论的时间戳，用户信息，评论的情感极性，是否包含网络欺凌标签等信息。
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：数据来源于公开的社交媒体评论数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络欺凌识别，预测模型训练，机器学习和数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在文本分析和情感识别任务中具有重要价值。
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：适用于网络欺凌识别，情感分析等学术研究，如网络欺凌的影响分析，用户行为研究等。
行业应用：可以为社交媒体平台提供数据支持，特别是在评论审核，内容管理等方面。
决策支持：支持网络欺凌管理，帮助相关平台制定更好的内容审查策略。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分析与情感识别技术。
此数据集特别适合用于探索网络欺凌的特征与趋势，帮助用户实现网络欺凌的识别与预测，促进社交媒体平台的健康内容环境建设。
