社交媒体内容互动分析数据集_Social_Media_Content_Interaction_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 用户行为, 内容分析, 互动分析, 机器学习, 文本挖掘, 情感分析, 社交网络
数据概述：
该数据集包含来自Facebook (fb) 和 Instagram (ig) 平台的社交媒体内容数据，记录了用户与帖子之间的互动情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了时间戳，可以用于分析帖子在不同时间段的互动表现。具体时间跨度需根据原始数据确定。
地理范围：数据未明确限定地理范围，但可以根据用户ID等信息进行推断。
数据维度：数据集包括了用户互动数据，如评论数、点赞数、分享数、观看数等，以及与帖子相关的文本内容、发布时间、用户属性等。
数据格式：CSV格式，包含fb_test_extend_ft.csv、fb_train_extend_ft.csv、ig_test_extend_ft.csv和ig_train_extend_ft.csv四个文件，分别对应Facebook和Instagram的测试集和训练集。数据集中包含了多种特征，如用户ID、页面ID、帖子类型、主题、评论数、点赞数、分享数、发布时间、用户粉丝数等。
来源信息：数据来源于社交媒体平台公开数据或相关研究，具体来源需根据原始数据确定。数据已进行清洗和特征工程，例如计算了平均互动数、用户行为统计等。
该数据集适合用于社交媒体分析、用户行为研究、内容推荐和情感分析等领域。
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：适用于社交媒体互动分析、用户行为建模、内容效果评估等方面的学术研究，例如社交媒体内容传播规律分析、用户互动预测模型构建等。
行业应用：可以为社交媒体营销、内容创作、广告投放等行业提供数据支持，例如优化内容策略、提升用户参与度、精准用户画像分析等。
决策支持：支持社交媒体平台的运营决策，例如优化内容推荐算法、改进用户体验、制定营销活动策略等。
教育和培训：作为社交媒体分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体数据分析的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体内容与用户互动之间的关系，分析不同类型内容的传播规律，帮助用户实现优化内容策略、提升用户参与度等目标。
