新闻文章分享量预测数据集NewsArticleSharingPrediction-shivamsarawagi
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻分析, 社交媒体, 传播预测, 数据挖掘, 文本分析, 机器学习, 舆情分析, 内容推荐
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种特征，旨在预测文章在社交媒体上的分享量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含了文章发布的时间信息，可用于时间序列分析。
地理范围：数据来源未明确限制，可能涵盖全球范围的新闻文章。
数据维度：数据集包含多个特征维度，涵盖文章内容特征、关键词特征、发布渠道特征、社交媒体互动特征等，具体包括：文章链接（url）、发布时间差（timedelta）、标题词数（n_tokens_title）、正文词数（n_tokens_content）、文章中不同词汇数量（n_unique_tokens）、非停用词数量（n_non_stop_words）、非停用词的唯一词汇数量（n_non_stop_unique_tokens）、链接数量（num_hrefs）、自链接数量（num_self_hrefs）、图片数量（num_imgs）、视频数量（num_videos）、平均词汇长度（average_token_length）、关键词数量（num_keywords）、不同频道标识（data_channel_is_lifestyle, data_channel_is_entertainment, data_channel_is_bus, data_channel_is_socmed, data_channel_is_tech, data_channel_is_world）、关键词相关特征（kw_min_min, kw_max_min, kw_avg_min, kw_min_max, kw_max_max, kw_avg_max, kw_min_avg, kw_max_avg, kw_avg_avg）、自引用分享量相关特征（self_reference_min_shares, self_reference_max_shares, self_reference_avg_sharess）、星期几发布标识（weekday_is_monday, weekday_is_tuesday, weekday_is_wednesday, weekday_is_thursday, weekday_is_friday, weekday_is_saturday, weekday_is_sunday, is_weekend）、LDA主题模型相关特征（LDA_00, LDA_01, LDA_02, LDA_03）。
数据格式：CSV格式，文件名为OnlineNewsPopularitycsv，便于数据分析和机器学习模型的构建。
该数据集适合用于新闻文章分享量预测、内容推荐、社交媒体分析等多种应用场景。
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、数据科学、自然语言处理等领域的学术研究，如社交媒体传播规律研究、新闻内容影响力分析等。
行业应用：为新闻媒体、内容平台、社交媒体公司提供数据支持，尤其在内容推荐、用户行为分析、广告投放优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持内容创作者和平台运营者进行内容策略优化，提升文章的传播效果和用户参与度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索影响新闻文章分享量的因素，帮助用户构建预测模型，优化内容策略，提升社交媒体传播效果。
