新闻内容分享量预测数据集NewsContentSharePrediction-granjithkumar
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻分析, 社交媒体, 内容推荐, 文本挖掘, 机器学习, 数据预测, 舆情分析, 传播学
数据概述：
该数据集包含来自在线新闻网站的文章数据，记录了新闻文章的各项特征以及在社交媒体上的分享量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可推测为一段时间内的新闻文章积累。
地理范围：数据来源未明确指出特定地理范围，通常涵盖全球范围内的新闻内容。
数据维度：数据集包含文章的URL、标题、内容文本特征、关键词、发布时间、发布渠道、情感分析指标、以及最终的分享量（shares）等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为OnlineNewsPopularity.csv，方便数据分析和建模。数据已进行特征提取和初步处理，例如文本分词、情感分析等。
来源信息：数据来源于公开的新闻网站抓取，并经过特征工程处理，例如计算文本长度、关键词提取、情感极性分析等。
该数据集适合用于新闻内容分享量预测、社交媒体传播规律研究、以及内容推荐系统的开发。
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：适用于新闻传播学、社交媒体分析、自然语言处理等领域的学术研究，如研究影响新闻分享量的关键因素、用户阅读偏好分析等。
行业应用：可以为新闻网站、内容推荐平台、社交媒体运营等行业提供数据支持，尤其在优化内容推荐算法、提升用户参与度等方面具有实用价值。
决策支持：支持新闻出版机构的内容发布策略制定，帮助其预测文章的潜在传播效果，从而优化内容创作与发布流程。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、文本挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践数据分析与预测模型。
此数据集特别适合用于探索新闻内容特征与分享量之间的关系，预测文章的传播潜力，并为内容创作者和平台运营者提供数据驱动的决策支持。
