在线新闻文章分享量预测数据集-Mashable平台-2015年
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻,社交媒体,文章,分享量,预测,机器学习,文本分析,Mashable,内容分析
数据概述：
本数据集包含了2015年期间Mashable网站上发布文章的各项特征，旨在预测文章在社交网络上的分享次数（即受欢迎程度）。该数据集来源于UCI机器学习库，共包含39797条数据，每条数据有61个属性，其中58个为预测属性，2个为非预测属性，1个为目标字段。数据涵盖了文章的URL、发布时间、标题和内容长度、关键词、图片和视频数量、文章主题、情感分析等多个维度，为研究新闻内容与社交分享行为之间的关系提供了丰富的数据基础。
数据用途概述：
该数据集主要用于新闻文章分享量的预测模型构建和分析。研究人员可以使用该数据集进行机器学习模型的训练和评估，探索影响文章受欢迎程度的关键因素。具体应用场景包括：新闻推荐系统优化、内容营销策略制定、社交媒体影响力分析、舆情监测等。此外，该数据集也适用于教育和研究，例如用于教授机器学习、数据分析、文本挖掘等课程，以及进行新闻传播学、社会学等领域的研究。
