社交媒体帖子互动与用户分析数据集_Social_Media_Post_Interaction_and_User_Analysis_Dataset
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, 情感分析, 机器学习, 数据挖掘, Facebook
数据概述：
该数据集包含来自Facebook平台的帖子互动数据，记录了用户发布内容的详细信息及其对应的互动情况，旨在为用户行为分析、内容效果评估等研究提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但包含了时间戳信息，可用于分析帖子发布的时间分布。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于分析全球范围内的社交媒体用户行为。
数据维度：数据集包括“_id”（帖子唯一标识）、“branded_content”（品牌内容标识）、“content”（帖子内容）、“full_picture”（帖子配图）、“num_comment”（评论数）、“num_reaction”（总反应数）、“num_share”（分享数）、“post_type”（帖子类型）、“story”（帖子故事）、“taken_at_timestamp”（发布时间戳）、“topic”（帖子主题）、“user_id”（用户ID）、“year”（年份）、“mon”（月份）、“day”（日）、“hour”（小时）、“wday”（星期几）、“branded_score”（品牌内容评分）、“story_type”（故事类型）、“post_topic”（帖子主题）、“is_commercial”（是否商业推广）、“is_share”（是否分享）、“avg_story_reaction”（故事平均反应数）、“avg_reaction”（平均反应数）、“avg_share”（平均分享数）、“avg_comment”（平均评论数）、“num_reaction_5”（反应数5）、“num_reaction_4”（反应数4）、“num_reaction_3”（反应数3）、“num_reaction_2”（反应数2）、“num_reaction_1”（反应数1）、“num_follower”（粉丝数）、“fake_rate”（虚假率）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为fb_final_01.csv至fb_final_05.csv以及df_usr_01.csv至df_usr_05.csv，便于数据分析和处理。数据经过初步处理，包括字段提取和结构化。
该数据集适合用于社交媒体用户行为分析、内容推荐、情感分析、虚假信息检测等研究和应用。
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：适用于社交网络分析、用户行为研究、内容推荐算法优化等学术研究，如用户兴趣建模、社交网络结构分析等。
行业应用：为社交媒体平台、广告公司、内容创作者提供数据支持，尤其在用户画像构建、内容效果评估、广告投放策略优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业进行市场营销策略制定、品牌声誉管理、用户关系维护等决策。
教育和培训：作为社交媒体分析、数据挖掘、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解社交媒体数据的应用。
此数据集特别适合用于探索用户互动行为与内容特征之间的关系，帮助用户实现内容效果优化、用户群体分析、预测帖子受欢迎程度等目标。
