内容推荐文章数据分析数据集ContentRecommendationArticleDataAnalysis-meghana1301
数据来源：互联网公开数据
标签：内容推荐, 文章分析, 用户行为, 自然语言处理, 文本挖掘, 社交媒体, 数据分析, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体的文章内容和用户互动数据，记录了文章的文本信息以及用户对文章的交互行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文章数据集。
地理范围：数据来源未具体说明，推测为全球范围内的社交媒体平台。
数据维度：包括文章的文本内容（doc_body, doc_description, doc_full等字段）、文章状态（doc_status）以及文章ID（article_id）等。
数据格式：CSV格式，主要文件为articles_community.csv和user-item-interactions.csv，便于文本内容分析和用户行为建模。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体平台文章，已进行数据脱敏处理。
该数据集适合用于内容推荐、文本分析和用户行为预测等领域的研究。
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：适用于内容推荐算法、文本摘要、情感分析等方向的学术研究。
行业应用：为内容平台、社交媒体提供数据支持，用于优化内容推荐策略、提升用户粘性。
决策支持：支持内容平台的运营决策，例如热门文章分析、用户兴趣画像构建等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例，帮助学生理解内容推荐系统的工作原理。
此数据集特别适合用于探索文章内容与用户互动之间的关系，帮助用户构建个性化的推荐模型，提升推荐系统的精准度。
