新闻内容分享预测数据集NewsContentSharePrediction-salmahossain
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, 情感分析, 机器学习, 预测建模, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的数据，记录了新闻文章的内容特征及其在社交媒体上的分享表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含了“weekday（星期）”、“month（月份）”等字段，暗示了时间维度。
地理范围：数据未限定地理范围，可能涵盖全球范围的新闻内容。
数据维度：数据集包含多个维度，包括文章标题（cleaned_title）、正文内容（cleaned_text）、发布日期（weekday, month），以及文章的各种特征，如链接数量（num_hrefs）、图片数量（num_imgs）、视频数量（num_videos）、关键词数量（num_keywords）、情感分析指标（global_subjectivity, global_sentiment_polarity, title_subjectivity, title_sentiment_polarity）、分享次数（shares），以及文章所属的频道（cleaned_data_channel, Channel_Entertainment, Channel_Lifestyle, 等）。
数据格式：CSV格式，文件名为news_test_data.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于新闻网站，经过清洗和特征提取，包含了新闻内容、发布时间、社交媒体分享数据等。
该数据集适合用于新闻内容分析、社交媒体分享预测、情感分析等领域的研究。
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，例如，研究文章内容特征与分享次数的关系，分析不同频道文章的影响力差异。
行业应用：可以为新闻媒体、内容平台、社交媒体运营方提供数据支持，特别是在内容推荐、用户行为分析、广告投放策略优化等方面。
决策支持：支持新闻网站和内容平台的决策制定，例如，优化内容发布策略、提升用户参与度、预测文章的传播效果。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索新闻内容特征与社交媒体分享行为之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化内容策略、提升用户参与度。
