# Fake News Prediction@Toulouse — Data

来源：https://www.kaggle.com/competitions/fake-news-prediction-toulouse/data

采集时间：2026-10-20T00:24:32Z

## English version ##
This directory includes one fake news dataset that contain both the news contents and social context information.

- News directory :

  - training: this directory contains the content of the news in the training set. Each file is a news stored in the txt format and contains the title, the summary and the content  of the news. The name of the txt file is @news_id.txt where @news_id is the identifier of the news.
  - test: this directory contains the content of the news in the test set. The news are represented in the same format than for the training directory
- newsUser.txt: the news-user relationship. For example, '240 1 1' means news 240 is posted/spreaded by user 1 for 1 time.

- UserUser.txt: the user-user relationship. For example, '1589 1' means user 1589 is following user 1;
- labels_training.txt: indicate whether the news in the training set is fake (1) or real (0). For example '23 0' means the news 23 is real.
- random_submission.txt: an example of submission. The first column is the doc id and the second column is the predicted class (0 for real news and 1 for fake news)

## French version ##

Ce répertoire comprend un ensemble de news réelles et fausses décrites à la fois par leur contenu et par leur contexte social.

- Répertoire news:

  - training : ce répertoire contient le contenu des news de l'ensemble d'apprentissage. Chaque fichier est une news stockée au format txt et contient plusieurs informations textuelles sur la news (titre, résumé et contenu) Le nom du fichier txt est @news_id.txt où @news_id est l'identifiant de la news.
  - test : ce répertoire contient le contenu des news de l'ensemble test. Les nouvelles sont représentées dans le même format que pour l'annuaire de formation.
- newsUser.txt : la relation news-user. Par exemple,'240 1 1' signifie que l'utilisateur 1 affiche/diffuse la nouvelle 240 pendant 1 fois.

- UserUser.txt : la relation utilisateur-utilisateur. Par exemple,'1589 1' signifie que l'utilisateur 1589 suit l'utilisateur 1 ;
- labels_training.txt : indique si les news dans le jeu d'apprentissage sont fausses (1) ou réelles (0). Par exemple,'23 0' signifie que la news 23 est réelle.
- random_submission.txt : un exemple de soumission. La première colonne est l'identifiant de la news et la deuxième colonne est la classe prédite (0 pour les news réelles et 1 pour les fausses news).