新闻点击诱饵数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻,点击诱饵,在线媒体,自然语言处理,机器学习,特征工程,社交媒体分析
数据概述：
本数据集包含从不同来源收集的新闻标题及其标签，用于训练和检测点击诱饵（clickbait）内容。数据集分为两个部分：train1.csv 和 train2.csv。train1.csv 收集自 Abhijnan Chakraborty, Bhargavi Paranjape, Sourya Kakarla 和 Niloy Ganguly 在 2016 IEEE/ACM 国际社会网络分析与挖掘会议（ASONAM）上发表的论文《Stop Clickbait: Detecting and Preventing Clickbaits in Online News Media》，包含两列数据：新闻标题和点击诱饵标签（1 表示点击诱饵，0 表示非点击诱饵），共有 32000 条记录，其中 50% 为点击诱饵，50% 为非点击诱饵。train2.csv 来自 Kaggle InClass 预测竞赛中的点击诱饵新闻检测数据集，包含新闻标题、新闻正文和标签。
数据用途概述：
该数据集适用于点击诱饵检测系统的训练和验证，帮助识别在线媒体中具有点击诱饵特征的新闻标题。研究者和开发者可以利用此数据集进行特征工程，开发和优化点击诱饵检测算法。此外，数据集也适用于自然语言处理和机器学习领域的研究，为相关模型提供训练样本。
举例：
数据集中包含如下记录：
- 标题：揭秘：你每天用的手机其实是个间谍！
标签：1（点击诱饵）
- 标题：印度科学家发现治疗阿尔茨海默病新方法
标签：0（非点击诱饵）
