问答平台用户互动预测-问题作者表现与点赞数数据集

问答平台用户互动预测-问题作者表现与点赞数数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：问答平台,用户互动,机器学习,问题作者,点赞数预测,用户画像,数据分析 数据概述： 本数据集旨在帮助识别问答平台上表现最佳的问题作者，以提升用户参与度。数据集包含了来自在线问答平台的问题相关数据，包括问题的标签、浏览次数、收到的回答数量、问题作者的用户名和声誉值，以及问题获得的最终点赞数。这些数据为构建预测问题点赞数的机器学习模型提供了基础。 数据用途概述： 该数据集主要用于以下场景：

1. 问题点赞数预测： 构建机器学习模型，根据问题特征（标签、浏览量、回答数等）预测点赞数。
2. 问题作者表现评估： 通过分析问题作者的声誉、发帖数量、问题质量等，评估其在平台上的整体表现。
3. 用户行为分析： 研究用户对不同类型问题、不同作者的偏好，从而优化平台内容推荐策略。
4. 平台策略优化： 帮助平台更好地激励优质问题作者，提高用户活跃度和互动性。