无监督假新闻与真新闻识别数据集UnsupervisedFakeandRealNewsDataset-soheybfarohe
数据来源：互联网公开数据
标签：假新闻，真新闻，数据集，文本分析，无监督学习，机器学习，新闻学，信息科学
数据概述：该数据集包含来自互联网的假新闻和真新闻文章，适用于无监督学习和新闻真实性检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2021年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的新闻来源，包括多个主要新闻网站和社交媒体平台。
数据维度：数据集包括新闻文章的文本内容、发布日期、来源网站、作者（如果提供）等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行文本分析和处理。
来源信息：数据来源于多个开放新闻数据集和社交媒体抓取，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于新闻学研究、信息科学和机器学习等领域的应用，特别是在无监督学习和文本分类等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于新闻真实性检测、假新闻识别等学术研究，如新闻来源可信度分析、文章内容主题分类等。
行业应用：可以为新闻媒体、社交媒体平台等提供数据支持，特别是在假新闻过滤、内容审核等方面。
决策支持：支持新闻内容的可信度评估和假新闻识别，帮助媒体机构制定更好的内容管理策略。
教育和培训：作为新闻学、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文本分析、无监督学习等技术。
此数据集特别适合用于探索新闻文章真实性的识别规律与趋势，帮助用户实现假新闻检测、内容审核等目标，提升信息传播的质量和可信度。
