社交网络用户活跃度预测数据集SocialNetworkUserActivityPrediction-zayanimariii
数据来源：互联网公开数据
标签：社交网络, 用户行为, 活跃度预测, 机器学习, 图数据, 社交分析, 数据挖掘, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自社交网络的图数据，记录了用户及其活跃度的相关信息，用于预测用户在社交平台上的活跃程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为用户活跃度的静态快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，通常适用于全球社交网络用户行为分析。
数据维度：包括用户ID（id）和用户活跃度标签（ml_target），其中ml_target是一个二元变量，表示用户是否活跃（0代表不活跃，1代表活跃）。
数据格式：CSV格式，文件名为musae_git_target.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于GitHub等开源项目，已进行标准化处理。
该数据集适合用于社交网络用户行为分析和活跃度预测。
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、用户行为建模和机器学习算法的研究，如用户活跃度预测、社交影响力分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容推荐系统和广告投放平台提供数据支持，尤其是在用户画像构建、个性化推荐和用户留存等方面。
决策支持：支持社交网络平台的运营策略制定，例如优化内容推送策略、提升用户互动率等。
教育和培训：作为社交网络分析、机器学习和数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践用户行为预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户在社交网络中的活跃模式，并构建预测模型以优化用户体验和提升平台效益。
