新闻文章内容特征预测数据集NewsArticleContentFeaturePrediction-lakshminarayanav
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻分析, 文本挖掘, 机器学习, 内容特征, 社交媒体, 数据预测, 时间序列, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的文章数据，记录了文章内容特征与社交媒体分享量之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但包含“timedelta”字段，可能与文章发布时间相关。
地理范围：数据未明确地理范围，可能涵盖全球范围内的新闻文章。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：
文章标题和内容相关的词汇统计特征 (n_tokens_title, n_tokens_content等)
文章中超链接、图片、视频等媒体元素数量 (num_hrefs, num_imgs, num_videos等)
文章关键词相关特征 (num_keywords, kw_min_min, kw_max_max等)
文章发布渠道 (data_channel_is_lifestyle, data_channel_is_entertainment等)
文章主题分类 (LDA_00, LDA_01等)
文章发布时间与星期 (weekday_is_monday, weekday_is_sunday等)
社交媒体分享相关特征 (self_reference_min_shares, self_reference_avg_shares等)
数据格式：CSV格式，包括traincsv、devcsv、testcsv、samplecsv等多个文件，便于数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源于新闻网站文章，并经过了特征提取和整理。
该数据集适合用于新闻内容特征分析、社交媒体分享量预测、以及用户行为分析等研究。
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，如文章内容与分享量关系分析、主题模型构建等。
行业应用：可以为新闻媒体、内容推荐平台、社交媒体分析公司提供数据支持，尤其是在文章推荐、用户行为预测、内容营销等方面。
决策支持：支持内容创作者优化文章创作策略、提高文章传播效果，以及支持平台优化内容推荐算法。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解新闻数据分析与预测。
此数据集特别适合用于探索新闻文章内容特征与社交媒体分享量之间的关联，帮助用户实现内容优化、用户行为预测等目标。
