网络文章流行度分析数据集WebArticlePopularityAnalysisDataset-krishnapratapchouhan
数据来源：互联网公开数据
标签：网络文章，流行度分析，数据集，自然语言处理，机器学习，社交媒体，内容分析，新闻研究
数据概述：该数据集包含来自多种来源的网络文章数据，记录了文章的特征信息及其流行度指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年到2018年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络文章，主要来自新闻网站，社交媒体平台等。
数据维度：数据集包括文章的标题，作者，发布日期，内容，关键词，字数，链接，社交分享次数，评论数量，点赞数等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个网络来源的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自然语言处理，机器学习，内容分析等领域的研究和应用，特别是在文章流行度预测，用户行为分析，内容推荐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：适用于网络文章流行度预测，用户行为分析，内容推荐等研究，如文章流行度的影响因素分析，读者偏好研究等。
行业应用：可以为媒体公司，内容创作者等提供数据支持，特别是在文章优化，内容推荐和用户互动方面。
决策支持：支持内容创作和发布策略优化，帮助相关领域制定更好的内容管理和推广策略。
教育和培训：作为新闻传播学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解内容分析，用户行为预测等技术。
此数据集特别适合用于探索网络文章流行度的规律与趋势，帮助用户实现文章优化，内容推荐和用户互动提升等目标，促进内容创作和传播技术的进步。
