新闻内容分享量预测数据集NewsContentSharePredictionDataset-piyush456
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻分析, 社交媒体, 文本挖掘, 机器学习, 数据预测, 传播分析, 内容推荐, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自在线新闻平台的数据，记录了新闻文章的各项特征以及对应的分享量。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但可推测为新闻发布时间段。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于分析全球新闻传播规律。
数据维度：数据集包含多个字段，包括文章的URL、发布时间、标题和内容标记数量、关键词信息、链接数量、图片数量、视频数量、LDA主题分布、情感倾向等，以及文章在社交媒体上的分享量。
数据格式：CSV格式，文件名为OnlineNewsPopularity.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于在线新闻平台，已进行一定程度的特征提取和整理。
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、内容推荐系统等领域。
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：适用于新闻传播、社交媒体分析、自然语言处理等领域的学术研究，例如分享量预测模型构建、影响分享量的因素分析等。
行业应用：可以为内容推荐平台、新闻门户网站等提供数据支持，用于优化内容推荐算法、提升用户参与度。
决策支持：支持内容创作者、市场营销人员等进行内容策略制定和效果评估，帮助他们更好地了解用户偏好和传播规律。
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深入理解新闻内容分析和分享量预测的实践应用。
此数据集特别适合用于探索新闻文章内容特征与分享量之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化内容策略、提升内容传播效果。
