数据集概述
本数据集包含Twitter平台上特定事件及名人相关的级联推文元数据，覆盖2015年尼泊尔地震、2018年印度板球超级联赛（IPL）、西班牙15-M运动，以及2010年Lady Gaga及其粉丝的推文内容，记录了推文传播链、用户交互等信息，支持社交媒体级联传播研究。
文件详解
- 2015尼泊尔地震数据集
- 文件名称：Nepal_2015_earthquake.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含followers_network（每行一个用户的关注者ID列表）、timeseries.txt（每行一个级联的转发时间戳排序）、userseries.txt（每行一个级联的转发用户序列排序）
- 2018 IPL数据集
- 文件名称：IPL2018.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含cascade-intervals-IPL.txt（每行一个级联的转发时间间隔序列）
- 15-M运动数据集
- 文件名称：15m.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含.csv和.txt文件，每行一条推文元数据，字段为idt（推文ID）、segs（推文分段号）、hashtags（空格分隔的标签集）、mentions（提及的用户ID）
- Lady Gaga相关数据集
- 文件名称：LadyGaga-2010.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含推文元数据，字段为User_Name（用户名）、Tweet_ID（推文ID）、Time（时间）、Via（发布渠道）、retweet_from（转发来源）、reply_to_user（回复用户）、reply_to_tweet（回复推文ID，非回复为-1）、content（内容）、Number_of_link_in_tweet（链接数量）、type_of_linkX（链接类型X）、linkX（链接X）
适用场景
- 社交媒体级联传播分析: 研究特定事件（地震、赛事、运动）及名人相关推文的传播路径、速度和范围
- 事件舆情监测: 分析2015尼泊尔地震、2018 IPL等事件期间Twitter平台的用户讨论热点与情绪趋势
- 名人影响力研究: 基于Lady Gaga及其粉丝的推文数据，探究名人在社交媒体中的传播力和粉丝互动模式
- 网络交互模式挖掘: 通过转发时间间隔、提及关系等数据，分析Twitter用户的交互行为特征
- 信息传播动力学建模: 利用级联时间序列数据，构建社交媒体信息传播的数学模型与预测方法
