Kaggle竞赛讨论区用户互动与讨论热度分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Kaggle,讨论区,用户行为,互动,数据分析,社区,机器学习,社交网络,文本挖掘
数据概述：
本数据集收录了Kaggle竞赛讨论区中2000个热门讨论帖的相关信息，数据基于讨论帖的Upvotes（赞同数）进行排序。数据集包含讨论帖本身的特征，如标题、评论数、发布时间、赞同数等，以及讨论帖作者的个人信息，如作者等级、获得的勋章数量、讨论区等级等。数据旨在探究影响Kaggle讨论区帖子受欢迎程度的因素。
数据不包含讨论帖的完整文本内容，重点在于分析吸引用户点击和参与讨论的因素。数据集以CSV格式提供，文件名为Kaggle_Getting_Started_Discussion_2k.csv。
数据用途概述：
该数据集适用于多方面的研究和分析，包括：
* 讨论热度影响因素分析： 探索标题、作者声誉、发布时间等因素与讨论帖受欢迎程度之间的关系。
* 用户行为研究： 分析Kaggle用户在讨论区中的互动行为，例如评论、点赞等。
* 社区治理与优化： 为Kaggle平台改进讨论区功能、提升用户参与度提供数据支持。
* 机器学习模型构建： 可用于构建预测讨论帖受欢迎程度的模型。
* 自然语言处理： 结合讨论帖标题进行文本分析，例如情感分析、关键词提取等。
