文章热度预测数据集DatasetforArticlePopularityPrediction-akalyasubramanian

数据来源：互联网公开数据

标签：文章分析，热度预测，数据集，自然语言处理，机器学习，社交媒体，新闻传播，数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自互联网公开平台的文章数据，记录了各类文章的发布信息及热度指标。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2021年。地理范围：数据覆盖了全球范围内的多个主流新闻网站，博客平台及社交媒体。数据维度：数据集包括文章标题，内容摘要，发布时间，作者信息，阅读量，点赞数，评论数，分享数，关键词等变量。还包括文章类别，来源平台，互动数据等辅助信息。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于多个公开平台的文章数据，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于新闻传播学，数据挖掘及机器学习等领域，特别是在文章热度预测，内容推荐，传播效果分析等技术任务中具有重要价值。

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：适用于文章热度影响因素分析，传播规律研究，内容推荐算法优化等学术研究，如文章标题与热度关系，热点话题传播路径等。行业应用：可以为媒体机构，内容创作者提供数据支持，特别是在文章选题优化，传播策略制定，热点追踪等方面。决策支持：支持内容创作者和平台运营者对文章热度进行预测和策略优化，帮助制定更有效的发布和推广计划。教育和培训：作为新闻传播学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解内容传播规律和热度预测方法。

此数据集特别适合用于探索文章热度的影响因素与传播规律，帮助用户实现文章热度预测，内容优化和传播策略制定，为内容创作和社交媒体运营提供数据支持。