新闻内容分享量预测数据集NewsContentSharePredictionDataset-danielsilva04
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, 机器学习, 数据挖掘, 自然语言处理, 传播学, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自在线新闻网站的文章数据，记录了新闻文章的多种特征，并附带了文章在社交媒体上的分享次数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了文章发布时的星期几信息，可用于分析新闻传播的时效性。
地理范围：数据来源未明确限定地理范围，但可推测为面向全球用户的新闻内容。
数据维度：数据集包括多个特征，如文章的URL、发布时间差（timedelta）、标题和正文的词汇统计特征（例如词汇量、关键词数量等）、链接、图片和视频数量、关键词相关指标、文章所属频道分类、发布日期信息以及文章在社交媒体上的分享次数（shares）。
数据格式：CSV格式，文件名为OnlineNewsPopularity.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于在线新闻网站，已进行结构化处理，便于进行数据分析。
该数据集适合用于新闻内容分享量预测、社交媒体传播分析和内容推荐系统的研究。
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：适用于传播学、新闻学、数据科学等领域的学术研究，例如分析新闻内容特征与分享量的关系、研究社交媒体传播规律等。
行业应用：可以为内容推荐平台、新闻网站、社交媒体分析公司提供数据支持，用于优化内容推荐算法、提升用户互动率、预测新闻传播趋势等。
决策支持：支持内容创作者、市场营销人员制定内容发布策略，优化内容创作，提升内容传播效果。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，构建预测模型。
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，预测新闻的受欢迎程度，从而优化内容发布策略。
