YouTube视频质量评估数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：YouTube,视频质量,视频分析,机器学习,自然语言处理,用户行为,视频推荐
数据概述：
本数据集旨在用于YouTube视频质量的评估与分析。 数据集包含了多个CSV文件，每个文件包含不同视频的元数据和标签。主要数据来源是通过YouTube API收集的视频信息，包括视频标题、描述、标签、发布时间、观看次数、点赞数、评论数、清晰度、字幕情况、频道信息、订阅者数量、总观看次数、平均情感极性得分以及视频时长等。部分文件还包含了视频的标题长度、描述长度和标签数量等特征。数据集中的“Label”字段标识了视频的质量，为后续的分析提供了重要的参考。
数据用途概述：
该数据集可用于多种研究和应用场景，包括：YouTube视频质量评估模型的构建，基于视频内容的推荐算法开发，用户行为分析，以及自然语言处理在视频领域的应用。研究人员可以利用该数据探索影响视频质量的关键因素；开发者可以基于此数据训练机器学习模型，预测视频的受欢迎程度和质量；市场分析师可以利用该数据洞察用户偏好，制定更有效的视频营销策略。此外，该数据集也适合用于教学和学术研究，例如，作为视频分析和机器学习课程的实践案例。
