网络欺凌预测数据集平衡版CyberbullyingPredictionDatasetBalanced-sanzidasiddike3633
数据来源：互联网公开数据
标签：网络欺凌，数据集，预测分析，机器学习，社交媒体，文本分析，情感分析，社会研究
数据概述： 该数据集是为网络欺凌预测研究设计的平衡数据集，包含来自社交媒体平台的文本数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据涵盖全球范围内的社交媒体用户，不局限于特定地区或国家。
数据维度：数据集包括帖子文本，用户特征，时间戳，帖子标签（是否包含网络欺凌）等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体数据集，并已进行标准化，清洗和平衡处理。
该数据集适合用于网络欺凌预测，情感分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在文本分类和预测建模等方面具有重要价值。
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：适用于网络欺凌识别，情感分析等研究，如网络欺凌行为的特征提取，影响因素分析等。
行业应用：可以为社交媒体平台和相关机构提供数据支持，特别是在用户安全和内容审核方面。
决策支持：支持网络欺凌的预防和应对策略优化，帮助相关机构制定有效的干预措施。
教育和培训：作为网络安全和社会研究课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络欺凌现象及其分析方法。
此数据集特别适合用于探索网络欺凌的特征与趋势，帮助用户实现网络欺凌行为的准确预测和有效干预，促进社交媒体平台的健康发展和社会和谐。
