探索全球最大的社区讨论数据库。 本数据集收集了 Reddit 平台上的核心互动内容，为您提供深入的社会舆情与用户行为洞察。数据结构经过精细筛选，完美适配机器学习与数据挖掘需求。
支持支付宝(HK)、USDT-TRC20、对公转账等多种支付方式 
支持全球主要站点
严格遵守GDPR & CCPA隐私标准
支持JSON/CSV格式测试
价格灵活，按需购买
数据每日更新，结构化清洗，支持通过 API 或文件下载直接集成。
JSON/CSV 格式的演示数据
最新记录
自定义、丰富并格式化数据
Reddit Community (Subreddit) Data
Subreddit Name, Subscribers, Description, Rules.
40K+
4.2K+
Reddit Comments & Conversations
Comment Body, Author, Nested Replies, Score, Timestamp.
95K+
11K+
Reddit Submissions & Posts
Title, Selftext, Subreddit, Author, Score, Upvote Ratio.
120K+
15K+
定期更新支持
支持按周期获取最新数据内容，帮助团队持续维护数据时效性，减少重复采购成本。
多字段组合交付
可根据业务需求选择所需字段和数据范围，便于用于分析、研究和业务支持。
企业级批量采购
面向大规模数据需求提供更灵活的采购方式，适合长期使用和批量交付场景。
结构化结果交付
提供更便于使用的数据结果形式，帮助团队更快完成导入、整理和后续分析。
Reddit 帖子数据集捕捉了各个 Subreddit 中的核心讨论内容，包含帖子 ID、标题、正文、作者、所属社区、发布时间以及关键的互动指标（分数、评论数）。这些数据反映了特定兴趣圈层的热门话题和公众情绪，是进行舆情分析、话题挖掘及自然语言处理（NLP）研究的基础。
从规模超大、高度合乎道德准则的提供商处购买
立即注册，首次充值，即可获赠相应奖励，最高可达2K记录。
体验套餐
100K记录起购
适合小规模验证与初步使用
包含600K记录
$840.00 月付计划
适合中等规模的月度需求
包含2.5M记录
$2,800.00 半年计划
适合持续增长中的数据需求
包含13M记录
$10,400.00 年付计划
适合大型企业的长期数据方案
需要千万级数据或定制采集方案？
更低数据阶梯价
99.9% 数据完整性
定制字段与清洗
GDPR/CCPA 合规
多格式导出交付
自定义更新频率
复杂场景支持
专属交付经理
支付宝(HK)
USDT-TRC20
对公转账
结构化结果交付
提供便于处理和分析的数据结果形式，适合用于 AI 数据准备、知识库构建和业务分析场景。
多语言接入示例
提供常见开发语言的接入参考，帮助团队更快完成 LinkedIn 数据集的系统接入与调用。
开发文档支持
提供接口说明、字段文档与使用指引，便于开发团队理解数据结构并完成后续集成。
获取易用、结构完整数据集，满足多种应用场景和需求
结构化结果交付
提供便于处理和分析的数据结果形式，帮助团队更快完成导入、整理与后续应用。
多种输出格式
支持 JSON、CSV、Parquet 等常见格式，便于接入数据库、BI 工具与内部系统。
灵活采购方式
支持标准套餐与定制方案，便于根据业务规模、预算和交付周期灵活选择。
定期更新支持
利用高并发代理IP处理海量请求，支持Snowflake、Google Cloud等SFTP集成，轻松应对峰值需求。
批量数据交付
适合中大型数据需求场景，支持更大规模的数据交付与长期采购安排。
定制数据方案
可根据字段范围、更新频率和交付要求提供定制服务，满足不同业务需求。
API 与系统对接
支持与现有系统、数据平台和工作流进行对接，便于后续处理与自动化使用。
专业服务支持
提供文档说明、字段指导和交付协助，帮助团队更顺利完成接入与使用。
数据质量保障
重视数据完整性与结果可用性，便于用于分析、研究和业务支持场景。
Reddit 帖子数据集
该数据集包含标题 (Title)、正文 (Selftext)、所属板块、作者信息以及评分 (Score) 和支持率 (Upvote Ratio)，适用于话题热度讨论与内容趋势分析。
Reddit 评论数据集
记录评论正文 (Body)、作者、嵌套回复结构 (Nested Replies) 及精确时间戳。这是进行 NLP 情感分析、舆情监测与对话系统训练的核心资料。
Reddit 社区数据集
涵盖社区名称、订阅人数 (Subscribers)、社区简介 (Description) 及版规信息。助力构建细分领域的受众画像与兴趣社群研究。
多地区数据交付
支持按国家、地区或业务范围获取所需数据内容，帮助团队更高效地完成市场研究与业务分析。
结构化结果可用
提供便于分析和处理的数据结果形式，减少后续整理成本，适合业务分析、研究和 AI 数据准备场景。
自动化交付支持
支持按周期更新与批量交付，可对接常见数据平台和存储环境，帮助团队更轻松地完成后续使用。
舆情与情感分析
实时追踪品牌在 Reddit 各大板块的讨论热度。通过分析评论正文与回复层级，量化用户对品牌的情感倾向（正/负面）。结合点赞数 (Score) 与支持率 (Upvote Ratio) 快速识别公关危机，维护品牌声誉。
Reddit 数据集包含哪些核心字段？
我们的数据集涵盖了 Reddit 的 帖子 (Submissions) 和 评论 (Comments) 两大板块。帖子数据包含 title (标题)、selftext (正文)、subreddit (所属板块) 及 score (分数)；评论数据则包含 body (内容)、author (作者) 及嵌套的 replies (回复)。
如何利用该数据集进行情感分析？
Reddit 是情感分析的绝佳数据源。利用帖子中的 selftext 和评论中的 body 字段，您可以提取海量的真实用户观点。结合 score (点赞数) 和 upvote_ratio (支持率)，您可以加权分析特定观点在社区中的认可度，从而进行更精准的舆情判断。
数据集包含图片或视频素材吗？
包含多媒体元数据。在 media_data 字段中，我们保留了帖子中包含的图片 (image/jpg) 或视频 (reddit_video) 的直接链接及分辨率信息。这对于多模态 AI 训练（如“图像+文本”理解）非常有价值。
如何识别热门话题或传播的内容？
您可以利用 score (净赞数) 和 num_comments (评论总数) 这两个关键指标。通过分析这些指标与 created_utc (发布时间) 的关系，您可以识别出在短时间内爆发的高热度话题。
数据的格式是什么？是否易于开发者使用？
数据采用标准的 JSON 格式交付，结构清晰。时间戳采用标准的 Unix 格式 (created_utc)，多媒体和评论回复采用嵌套列表 (list)，能够直接导入 Python Pandas 或 MongoDB 进行处理。
数据集包含作者信息吗？可以做用户画像吗？
是的，数据集中包含 author (用户名) 字段。通过聚合分析同一作者在不同 Subreddit 的发言和活跃时间，您可以构建详细的用户兴趣画像或进行社群重合度分析。
这个数据集能用于金融或股市预测吗？
可以。Reddit是用户情绪的风向标。通过分析相关板块中关于特定股票代码的讨论热度和情感倾向，结合 created_utc 时间序列，很多量化机构用此类数据来辅助预测市场波动。