预测Facebook评论量的数据集-内容分析2021-kiranraje

预测Facebook评论量的数据集-内容分析2021-kiranraje 数据来源：互联网公开数据 标签：Facebook评论预测,数据集分析,社交网络,用户行为分析,评论量预测,文档内容分析,用户兴趣

数据概述： 本数据集包含5种不同变体，用于预测Facebook上的评论量。每种变体提供了不同的特征集，具体细节和分析请参阅相关研究论文《Comment Volume Prediction》。数据集包含28个字段，涵盖了以下几个方面：

1. 描述来源的流行度或支持度；
2. 说明迄今为止访问该页面的人数；
3. 定义个人对文档/帖子来源的每日兴趣；
4. 定义个人对文档/帖子来源的每日兴趣。

数据用途概述： 该数据集适用于社交媒体分析、评论预测模型开发、用户行为研究等场景。研究人员可以利用此数据集训练预测模型，以预测Facebook帖子或页面的未来评论量；市场分析人员可以借助数据评估内容的受欢迎程度；广告主可以利用预测结果优化广告投放策略。此外，数据集还适合用于教学和学术研究，帮助学习者理解社交媒体用户行为和内容分析方法。