黑客新闻网站用户行为与内容数据集HackerNewsData-tjelailah
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻网站，用户行为，数据集，内容分析，社区互动，机器学习，技术社区，信息传播
数据概述： 该数据集包含来自黑客新闻网站（Hacker News）的用户行为与内容数据，记录了该平台上的用户互动，文章发布和评论信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2014年到2022年。
地理范围：数据主要覆盖全球范围内的技术社区用户，以英语为主要交流语言。
数据维度：数据集包括用户发布的文章标题，内容摘要，发布时间，点赞数，评论数，用户ID，评论内容，评论时间等变量。
数据格式：数据提供为JSON格式，便于进行数据提取和分析。
来源信息：数据来源于黑客新闻网站的公开API，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于社区互动研究，内容传播分析，机器学习模型训练等领域，特别是在用户行为分析，文章热度预测及信息扩散研究中具有重要价值。
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：适用于技术社区用户行为，内容传播规律，热点话题演变等研究，如用户参与度分析，文章影响力评估等。
行业应用：可以为技术媒体，在线社区平台提供数据支持，特别是在内容推荐，用户互动优化和社区管理方面。
决策支持：支持技术社区的内容策略优化，用户参与度提升及社区氛围管理，帮助运营者制定更有效的互动策略。
教育和培训：作为社会学，数据科学及社区运营课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，社区互动及内容传播方法。
此数据集特别适合用于探索技术社区中的内容传播规律与用户互动模式，帮助用户实现内容热度预测，用户行为分析及社区运营优化，为技术社区的可持续发展提供数据支持。
