在线新闻流行度数据集OnlineNewsPopularityDataset-ayushmudunuru
数据来源：互联网公开数据
标签：在线新闻，流行度分析，数据集，机器学习，文本分析，社交媒体，新闻传播，社交网络
数据概述：该数据集来自葡萄牙新闻聚合网站“Portal Ursamaior”，记录了2013年至2018年期间发布的39644篇新闻文章的特征及其在线传播情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年到2018年。
地理范围：数据涵盖了葡萄牙地区发布的新闻。
数据维度：数据集包括新闻的标题，频道，字数，图像数量，视频数量，共享数量，社交网络反馈等信息。此外，还包括新闻发布时的LDA主题分布，以及根据LDA模型提取的新闻主题标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于葡萄牙新闻聚合网站“Portal Ursamaior”，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于新闻传播学，社交媒体分析，文本挖掘和机器学习等领域的研究和应用，特别是在新闻流行度预测，主题分类和用户行为分析等方面具有重要价值。
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：适用于新闻流行度预测，用户行为分析，新闻主题分类等研究，如新闻传播模式研究，用户参与度分析等。
行业应用：可以为新闻媒体，广告公司和市场研究机构提供数据支持，特别是在新闻价值评估，用户偏好分析和广告效果评估方面。
决策支持：支持新闻内容优化，用户参与度提升和广告投放策略优化。
教育和培训：作为新闻传播学，数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解在线新闻分析，用户行为分析和预测建模技术。
此数据集特别适合用于探索在线新闻传播的规律与趋势，帮助用户实现新闻流行度预测，用户行为分析和广告效果评估等目标，为新闻媒体和广告公司提供数据支持。
