推特社交媒体推文传播预测数据集TwitterSocialMediaTweetViralityPrediction-techevents
数据来源：互联网公开数据
标签：推特数据, 社交媒体, 传播预测, 机器学习, 文本分析, 数据挖掘, 舆情分析, 社交网络
数据概述：
该数据集包含来自推特（Twitter）平台的推文数据，旨在用于预测推文的传播程度（即“virality”）。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年至2020年。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，推测为全球范围内的推文。
数据维度：数据集包括训练集（train_tweets.csv）和测试集（test_tweets.csv），包含以下关键字段：
tweet_id：推文的唯一标识符。
tweet_user_id：发布推文的用户ID。
tweet_created_at_year/month/day/hour：推文的发布时间（年/月/日/小时）。
tweet_hashtag_count：推文中包含的Hashtag数量。
tweet_url_count：推文中包含的URL数量。
tweet_mention_count：推文中提及的用户数量。
tweet_has_attachment：推文是否包含附件（布尔值）。
tweet_attachment_class：附件类型（如图片、视频等）。
tweet_language_id：推文的语言ID。
tweet_topic_ids：推文所属的主题ID。
virality：推文的传播程度，仅在训练集中提供，用于模型的训练和评估。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据处理和分析。数据已进行清洗和预处理，便于直接用于建模。
该数据集适合用于研究社交媒体上的信息传播规律，以及构建预测推文传播程度的模型。
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、信息扩散、用户行为分析等领域的研究，例如探索影响推文传播的关键因素、分析不同主题推文的传播差异等。
行业应用：可以为社交媒体平台、内容营销公司提供数据支持，用于提升内容推荐的精准度、优化营销策略、预测热门话题等。
决策支持：支持企业进行社交媒体舆情监测、品牌声誉管理、危机公关等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、社交网络分析等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员熟悉数据处理、特征工程、模型构建和评估流程。
此数据集特别适合用于探索影响推文传播的因素，建立预测模型，并分析不同特征与传播程度之间的关系，从而实现对社交媒体信息的更深入理解和有效利用。
