数据集概述
本数据集包含用于预测用户间接攻击行为的原始数据、标注数据、处理后数据及模型代码。原始数据涵盖用户画像与生成内容，标注数据为间接攻击行为三维度评分，可通过匿名ID关联匹配，另有处理后的特征标签文件及模型构建与评估代码，所有信息均已匿名化。
文件详解
- 代码文件（.py格式，共4个）
- main.py：模型构建与评估的主执行脚本
- model.py：模型定义相关代码
- dataset.py：数据集处理相关代码
- util.py：工具函数相关代码
- 标注数据文件
- Survey_score.xlsx：包含用户间接攻击行为三个维度评分，通过“Anonymous_id”字段与原始数据关联
- 压缩数据文件（.zip格式，共2个）
- Raw_data.zip：存储用户画像及用户生成内容的原始数据文件
- user_features+label.zip：已处理的用户特征与标签数据文件
- 说明文档
- README.md：数据集与代码的使用说明文档
适用场景
- 用户行为分析: 用于研究用户间接攻击行为的特征与表现形式
- 机器学习模型训练: 基于用户特征与标注数据训练间接攻击行为预测模型
- 数据关联分析: 通过匿名ID关联原始数据与标注数据，开展多维度行为研究
- 行为预测应用开发: 为社交平台等场景的用户间接攻击行为预测功能提供数据支撑
