网络欺诈新闻分类数据集

网络欺诈新闻分类数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：网络欺诈,新闻分类,金融诈骗,网络安全,数据分析,机器学习,新闻文本 数据概述： 该数据集旨在帮助分类与金融欺诈相关的新闻文章，将其分为网络欺诈（cyber）和非网络欺诈（non-cyber）两类。数据集包含两个CSV文件：cyber.csv 和 noncyber.csv。cyber.csv 文件包含250篇关于金融领域网络欺诈新闻的文章摘要；noncyber.csv 文件包含250篇关于金融领域其他相关主题的文章摘要。所有内容均来自纽约时报和印度时报。此外，数据集中还包含一个更广泛的非金融欺诈新闻文件nonfraud.csv，可用于扩大非网络欺诈数据的范围。 数据用途概述： 该数据集适用于新闻分类、金融欺诈研究、网络安全分析等场景。研究人员可以利用此数据集训练机器学习模型，以准确分类金融欺诈相关的新闻文章。此外，数据集还适合用于教育培训，帮助学习者掌握新闻文本分类和金融欺诈识别的相关技能。