社交媒体用户互动预测数据集SocialMediaUserInteractionPredictionDataset-shivamcoli
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 用户行为, 互动预测, 机器学习, 文本分析, 用户画像, 数据挖掘, 社交网络
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户互动数据，用于预测用户之间的互动行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，可视为静态快照数据。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为全球社交媒体用户行为数据。
数据维度：数据集包括用户A和用户B的相关社交媒体指标，以及用户A选择与用户B互动的行为（Choice）。主要特征包括：关注者数量（follower_count）、关注数量（following_count）、被列入列表次数（listed_count）、收到的提及数量（mentions_received）、收到的转发数量（retweets_received）、发出的提及数量（mentions_sent）、发出的转发数量（retweets_sent）、发帖数量（posts）以及网络特征（network_feature）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于社交媒体平台的用户行为数据，经过匿名化处理，并提取了关键的用户特征。该数据集适用于用户行为分析、互动预测等相关研究。
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：适用于社交网络分析、用户行为建模、互动预测等领域的研究，例如用户关系分析、内容推荐等。
行业应用：为社交媒体平台、内容推荐系统、广告投放平台等提供数据支持，用于优化用户体验、提升用户粘性、精准营销等。
决策支持：支持社交媒体平台的运营决策，如内容策略优化、用户增长策略、风险控制等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解用户行为模式、构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户互动行为的规律，构建预测模型，从而帮助用户实现个性化推荐、提升平台用户活跃度等目标。
