新闻文章用户交互行为数据集NewsArticlesUserInteractionBehavior-daliet342nguyen

数据来源：互联网公开数据

标签：新闻推荐, 用户行为分析, 内容推荐, 文本分析, 用户画像, 机器学习, 协同过滤, 自然语言处理

数据概述：该数据集包含来自新闻网站或平台的文章内容、用户交互行为及相关元数据。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标示时间范围，但从数据内容推测，可能涵盖一段时间内的新闻文章及用户交互记录。地理范围：数据来源未明确，但可以推测为针对特定地区或全球范围的用户行为数据。数据维度：数据集包含多个关键维度，包括文章信息（标题、描述、内容、作者、类别、标签等）、用户交互数据（用户ID、文章ID、用户评论、点赞等）、以及用户相关信息等。数据格式：数据集以多种格式提供，主要包括CSV和JSON。CSV文件包含结构化数据，如文章信息、用户交互记录等。JSON文件可能包含更复杂的数据结构或元数据。数据文件包括：articles.csv（文章元数据）、grouped_data.csv（用户与文章的交互关系）、news.csv（新闻文章的摘要信息）、news.json（可能包含新闻文章的详细信息）、test_data.csv（测试集数据）、train_data.csv（训练集数据）。来源信息：数据来源于新闻网站或内容平台的用户行为数据，经过清洗和整理，形成结构化的数据集。该数据集适合用于新闻推荐系统、用户行为分析、内容推荐等领域的研究。

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：适用于新闻推荐算法、用户行为模式分析、个性化内容推荐等方面的学术研究，例如用户兴趣建模、文章相似度计算、推荐效果评估等。行业应用：为新闻网站、内容平台、广告推荐系统等提供数据支持，用于优化内容推荐策略、提升用户粘性、增加点击率。决策支持：支持内容平台的运营决策，例如热门文章分析、用户偏好分析、内容创作方向调整等。教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等相关课程的教学案例，帮助学生理解用户行为分析、推荐系统构建等。此数据集特别适合用于探索用户阅读行为与文章内容之间的关系，以及构建个性化推荐模型，帮助用户实现精准的内容推送，提升用户体验。