社交媒体内容互动预测数据集SocialMediaContentEngagementPrediction-redabelk
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 用户互动, 文本分析, 机器学习, 预测模型, 内容推荐, 社交网络, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了用户与内容的互动情况，旨在用于预测内容帖子的互动程度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确标明，但从数据字段“timestamp”推测，可能包含时间信息。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可以推测为全球范围内的社交媒体用户行为数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
Id：内容帖子的唯一标识符；
timestamp：发布时间戳；
language：内容语言；
feature1, feature2：可能为内容特征或用户属性的数值型变量；
followers：发布者的粉丝数量；
author：发布者ID；
word_count：内容文本的字数统计；
shared_url_count：分享链接的数量；
shared_url_domain：分享链接的域名；
is_reply, is_retweet：是否为回复或转发；
contains_video, contains_image：是否包含视频或图片；
V1 - V335：共335个匿名特征变量，可能代表文本、用户、内容等多方面信息。
engagement：目标变量，表示用户互动程度，如点赞、评论、分享等（在sampleSubmission.csv中提供）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型训练。数据集包含train.csv、test.csv、authorData.csv和sampleSubmission.csv四个文件。
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：适用于社交媒体分析、用户行为研究、自然语言处理等领域的研究，如内容推荐算法、用户画像构建等。
行业应用：可以为社交媒体平台、内容创作平台、广告营销公司等提供数据支持，用于优化内容推荐、预测用户互动、提升广告投放效果等。
决策支持：支持内容创作者、市场营销人员等进行内容策略制定和效果评估，帮助提升内容传播和用户参与度。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、社交网络分析等课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索影响社交媒体内容互动程度的因素，并构建预测模型，从而实现内容推荐优化、用户行为分析等目标。
