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社区识别数据集：dolphins+jazz+zachary+......

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简介：
本数据集包含多个经典的社会网络实例，如 dolphins、jazz 和 zachary 等，旨在研究和分析社区结构与识别算法。 自己整理的几个有/无监督数据集主要包括：celegans_metabolic、dolphins、football（115）、football（180）、Hitech、jazz、polblogs、polbooks、strike以及zachary（部分包含coordinate坐标文件）。

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  • 社区识别数据集：dolphins+jazz+zachary+......
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    本数据集包含多个经典的社会网络实例，如 dolphins、jazz 和 zachary 等，旨在研究和分析社区结构与识别算法。 自己整理的几个有/无监督数据集主要包括：celegans_metabolic、dolphins、football（115）、football（180）、Hitech、jazz、polblogs、polbooks、strike以及zachary（部分包含coordinate坐标文件）。
     
  • dolphins数据集.zip
    优质
    Dolphins数据集包含了一组有关 dolphins 社交网络联系的研究数据，适用于社会网络分析和社群结构研究。此数据集常用于测试社区检测算法。 海豚数据集可以用于社会网络方面的实验，包括社团划分和社会网络影响力的分析。
     
  • Yolov5停车区域识别数据集.zip
    优质
    本资料包包含用于训练和评估基于YOLOv5模型的停车区域识别系统的标注图像数据集，适用于智能交通系统研究与开发。 PKLot 数据集包含从监控摄像头帧中提取的 12,416 张停车场图像。这些图像是在晴天、阴天和雨天拍摄的，并且停车位被标记为已占用或空置状态。通过将原始数据集中旋转矩形注释框包围在一个边界框内，实现了对原始注释向各种标准对象检测格式的转换。如果有需要获取该数据集的学生可以私聊我留下邮箱以及所需的数据集名称，我会免费发送，并请理解回复可能不会那么及时。
     
  • 社区发现常用数据集..
    优质
    本数据集合集涵盖了广泛用于社区检测研究中的网络结构和属性信息，旨在促进算法开发与性能评估。 需要一个包含football关键字的文件以及空手道俱乐部karate的相关数据。此外还需要海豚Dolphin的数据和一个具有4000个节点的稍大网络的txt与gml格式文件。其中，txt文件有两种不同的格式。
     
  • 社区检测测试数据集
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    该数据集专为社区检测算法设计，包含多种网络结构与规模的真实世界及合成数据，旨在评估并比较不同算法在识别社群结构方面的效能。 该研究包含了真实网络数据集和benchmark数据集。在benchmark数据集中，社区规模分别为1000、2000和5000；社区混合系数u的取值范围为0.1到0.8。
     
  • 用于社区发现的数据集
    优质
    本数据集专为社区发现设计，包含多类型网络结构与标签信息，适用于算法评估及模型训练，助力挖掘复杂系统中的社群模式。 压缩包包含了多个社区发现的公开数据集：karate、football、power、polbooks、polblogs、lesmis、dophins、celegansneural和adjnoun。希望这些数据能对你有所帮助。
     
  • 重叠社区的数据集划分
    优质
    本文探讨了在重叠社区结构中有效划分数据集的方法，旨在提高机器学习模型的性能和泛化能力。 在社交网络分析领域，重叠社区划分是一个重要的概念，与传统的非重叠社区划分不同，它反映了节点可以同时属于多个社区的现实情况。此数据集包含多种经典网络，如“football”（美国大学橄榄球联盟）和“karate”（卡特武术俱乐部），用于研究和测试重叠社区检测算法。 以“football”为例，该数据集基于美国大学间的橄榄球比赛记录构建而成，每个节点代表一个球队，边则表示两队之间的比赛。由于球队间可能存在多种关系，如联盟内赛程、友谊赛等，这体现了社区的重叠性。通过分析这种网络结构可以识别出具有相似比赛模式的团队群体，并进一步理解它们间的竞争与合作关系。 另一个经典案例是“karate”数据集，它记录了70年代某个武术俱乐部成员间的关系网。每个节点代表一位会员，边则表示他们之间的互动情况。由于人际关系复杂多变，同一会员可能同时参与多个小团体的活动，从而形成重叠社区结构。对这种网络进行分析有助于揭示该组织内部的社会关系和动态变化。 面对重叠社区划分挑战时，需要采用特殊策略以有效识别这些交集部分，而不是仅依赖于传统的二元分类方法。常见的算法包括Blondel Louvain 方法、Girvan-Newman 层次聚类法、标签传播算法（Label Propagation）以及基于图谱流的算法等。虽然这些技术在处理非重叠社区时表现良好，但在应对重叠结构时则需要额外考虑如引入概率模型或允许节点权重分配于多个社区之间的策略。 评估重叠社区划分效果的关键指标包括NMI（标准化互信息）、F-score、精确度和召回率。通过使用交叉验证或者利用不同的随机种子重复实验等方式来确保结果的稳定性和可复制性，可以帮助研究者更好地理解和比较不同算法的表现。此外，将实验结果可视化为节点-社区分布图可以直观展示社区结构及其重叠情况，并便于进一步分析讨论。 此“重叠社区划分数据集”提供了丰富的素材供学者深入探索社交网络中复杂多样的社群结构特征，推动相关检测技术的发展和完善。
     
  • 社区检测数据集：football示例
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    football数据集是用于社群结构分析的经典案例，包含11个重叠社团的网络拓扑结构，广泛应用于社区检测算法的研究与验证。 用于社区发现算法测试的公共数据集是football联赛数据集，这是大家公认的数据集。
     
  • 手写体识别数据集 手写体识别数据集
    优质
    手写体识别数据集是一系列包含大量手写字符图像的数据集合，用于训练和测试机器学习模型对手写文字进行准确识别的能力。 识别手写体数据集是一项重要的任务，在机器学习和计算机视觉领域有着广泛的应用。这类数据集通常包含大量的手写数字或字母样本，用于训练模型以提高对手写字符的识别能力。 例如，MNIST 数据集是一个非常著名的手写数字识别的数据集，它包含了大量由人类书写的0到9的数字图像，每个图像都是28x28像素大小。这个数据集被广泛应用于各种机器学习算法中，用于测试和比较不同模型在手写字符识别任务上的表现。 除了MNIST外，还有其他一些类似的手写体数据集可供使用，比如EMNIST、IAM Handwriting Database等，它们提供了更加多样化的样本以满足不同的研究需求。这些数据集的利用大大推动了相关领域的发展，并且为研究人员提供了一个良好的实验平台来验证他们的理论和技术。 综上所述，识别手写体的数据集是机器学习和计算机视觉领域不可或缺的一部分资源，对于促进该领域的技术进步具有重要意义。
     
  • Copra社区发现算法与数据集
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    Copra社区发现算法与数据集是一款专为研究社交网络结构而设计的工具，提供了多种算法用于识别和分析网络中的社区组织模式。 本资源包含社区发现的copra算法代码的Python实现版本，但存在一些小问题可供大家评论讨论。在现有数据集上该代码可以正常运行，大家可以放心下载。