问答平台问题点赞数预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：问答平台,用户行为分析,点赞预测,机器学习,自然语言处理,声誉,用户互动,数据挖掘
数据概述：
本数据集旨在帮助识别问答平台上的优秀提问者，从而提升用户参与度。数据集包含问答平台中问题的关键信息，用于预测问题获得的"Upvotes"（点赞数）。数据涵盖了问题的各种属性，包括问题标签（Tag）、浏览量（Views）、回答数量（Answers）、提问者用户名（Username）以及提问者的声誉值（Reputation）。
数据字典：
ID：问题ID
Tag：代表问题类别的匿名标签
Reputation：提问者的声誉值
Answers：问题被回答的次数
Username：提问者的匿名用户ID
Views：问题被浏览的次数
Upvotes：目标变量，问题的点赞数
数据用途概述：
该数据集可用于构建预测模型，预测问题获得的"Upvotes"数量。此预测模型可用于：
1. 识别最佳提问者：根据预测的"Upvotes"数量，评估提问者的贡献。
2. 提升用户参与度：通过分析影响点赞数的因素，优化问题发布策略，鼓励用户积极提问和互动。
3. 个性化推荐：根据问题属性和用户偏好，推荐更可能获得点赞的问题。
4. 数据分析与研究：深入研究用户行为、问题质量与点赞之间的关系，为平台运营和产品改进提供数据支持。
