TikTok视频互动与传播数据集TikTokVideoInteractionandPropagation-krpurba
数据来源：互联网公开数据
标签：TikTok, 社交媒体, 视频分析, 用户行为, 传播分析, 内容推荐, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自 TikTok 平台的视频互动数据，记录了视频的各种属性和用户互动指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态视频互动数据。
地理范围：数据来源未明确，但可能包含来自不同地区的用户数据。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖视频内容特征、用户行为指标和传播效果，包括：index（索引）, cl（类别）, dow（星期几）, hod（小时）, br（浏览量）, mc（是否被推荐）, hc（话题点击量）, hp（话题曝光量）, dur（时长）, siz（视频大小）, day（发布日期）, u_pf（用户粉丝数）, u_flr（用户关注数）, u_flg（用户标记）, u_pos（用户发布位置）, u_bl（用户屏蔽）, u_lin（用户链接）, u_age（用户年龄）, m_lik（点赞数）, m_sha（分享数）, m_com（评论数）, m_pla（播放量）, exposure（曝光度）, attraction（吸引力）, virality（病毒传播度）, cluster（聚类）。
数据格式：CSV 格式，文件名为 tiktokpostsmy.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于 TikTok 平台，并已进行结构化处理。该数据集适合用于社交媒体分析、用户行为研究和内容推荐系统开发。
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：适用于社交媒体传播规律研究、用户行为分析、内容推荐算法优化等学术研究。
行业应用：为内容创作者、营销人员和社交媒体平台提供数据支持，用于评估视频效果、优化内容策略、提升用户参与度。
决策支持：支持社交媒体平台的内容推荐策略优化、用户画像构建、广告投放效果评估。
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。
此数据集特别适合用于探索视频内容特征与用户互动之间的关系，分析视频传播规律，并构建有效的推荐模型，以提升内容曝光度和用户参与度。
