维基百科词条点击量预测数据集WikipediaArticleClickPrediction-zacchaeus
数据来源：互联网公开数据
标签：维基百科, 点击量预测, 文本分析, 数据挖掘, 时间序列分析, 机器学习, 词条浏览, 数据统计
数据概述：
该数据集包含来自维基百科的数据，记录了词条的浏览量信息，可用于预测词条的未来点击量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年9月20日开始，具体时间范围未知。
地理范围：数据可能覆盖维基百科上的所有语言和内容。
数据维度：数据集包括词条名称、浏览量、时间戳等。
数据格式：CSV格式，文件名为hita-wiki-0920.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于维基百科，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于时间序列分析、点击量预测和文本挖掘等领域。
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：适用于信息检索、自然语言处理等领域的学术研究，如词条流行度分析、用户行为预测等。
行业应用：可以为内容推荐平台、搜索引擎等提供数据支持，特别是在热门内容推荐和流量预测方面。
决策支持：支持维基百科等平台的运营决策，优化内容推荐策略和资源分配。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索词条浏览量随时间变化的规律，帮助用户实现点击量预测、优化内容推荐等目标。
