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包含foursquare和gowalla数据集的poidata.zip文件

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简介：
Poidata.zip包含了Foursquare和 Gowalla两个平台的数据集合，内含用户签到信息，是研究位置推荐系统、社交网络分析的重要资源。 有foursquare和gowalla两个数据集poidata.zip。

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  • 包含foursquare和gowalla数据集的poidata.zip文件
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    Poidata.zip包含了Foursquare和 Gowalla两个平台的数据集合，内含用户签到信息，是研究位置推荐系统、社交网络分析的重要资源。 有foursquare和gowalla两个数据集poidata.zip。
     
  • 关于RankGeoFM方法在FourSquare和Gowalla数据集上的应用处理
    优质
    本研究介绍了一种名为RankGeoFM的方法，并探讨了其在分析和处理来自FourSquare和Gowalla平台的数据时的应用效果。通过实证分析，展示了该模型在地理位置推荐系统中的优越性能与实用性。 该资源为研究推荐系统的人提供了经过处理的FourSquare和Gowalla两个数据集，用于RankGeoFM方法的试验对比。有需要的话可以下载。
     
  • Gowalla 数据集合
    优质
    Gowalla数据集是一系列由用户在地理位置社交平台Gowalla上分享的位置签到记录构成的研究资源，广泛应用于位置感知和移动计算领域。 此数据集包含了2011年9月至2011年12月期间 Gowalla 上329839个用户之间的1679245条社交好友关系及访问过的POI记录，还包括了所访问地点的类型分类。
     
  • Gowalla 数据集合
    优质
    Gowalla数据集合是一组用户在地理位置社交网络平台 Gowalla 上的行为记录，包含签到地点、时间等信息，用于研究和开发基于位置的服务。 Gowalla数据集包括用户ID、地点ID、坐标、签到时间和时间ID。
     
  • Gowalla 数据集合
    优质
    Gowalla数据集是一系列用户在地理位置服务应用Gowalla上共享的位置签到记录，包含丰富的地点标签和时间戳信息，广泛应用于位置数据分析和社会网络研究。 经过预处理后，数据集包含30,887名用户、18,995个POI（兴趣点）以及860,888条评论。
     
  • Foursquare数据文件.txt
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    Foursquare数据文件包含用户在Foursquare平台上签到的地点、时间及相关信息，可用于分析城市热点区域、用户行为模式等研究。 我们提供百度云下载链接，其中包含一个数据集。该数据集包括从Foursquare收集的全球范围内长达22个月（即从2012年4月到2014年1月）的签入记录及在这一期间前后采集的两次用户社交网络快照。 具体而言，签到数据集中包含3,820,891个场所的信息和来自114,324位用户的总计22,809,624次签到。此外，在社交网络数据中记录了两个时间点的友谊关系：第一阶段有363,704条，第二阶段则增长至607,333条。 鉴于对原始数据集的需求较高，我们还提供了包含11,180,160个场所信息和来自2,733,324用户的90,048,627次签到的原始签入记录。
     
  • FourSquare NYC数据集
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    FourSquare NYC数据集收录了纽约市用户签到信息，包含地点类别、经纬度等详情，是研究城市居民活动模式与偏好的重要资源。 FourSquare NYC 数据集包含了纽约市的用户签到数据和其他相关信息。
     
  • Foursquare数据集（1-4）
    优质
    Foursquare数据集（1-4）包含了从用户签到行为中收集的大量地理与社交信息，为研究城市活动模式、地点推荐算法及社交网络分析提供了宝贵资源。 foursquare数据集1-4包含了丰富的用户签到记录和其他相关信息。这些数据为研究者提供了分析用户行为、兴趣以及城市热点区域的宝贵资源。通过这些数据集的研究，可以深入了解不同地区人们的活动模式，并在此基础上开发出更贴近用户需求的应用和服务。
     
  • Foursquare数据集分析
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    本项目聚焦于利用Python等工具深入探究和可视化Foursquare平台上的用户签到行为及地点类别分布，揭示地域活动模式。 经过预处理后，该数据集包含25,379名用户、32,623个兴趣点（POIs）、1,395,856次签到记录以及118,717条社交关系。
     
  • 学生成绩的数据集（包含.csv和.mat文件）
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    这是一个包含了学生学习成绩数据的数据集，提供.csv和.mat两种格式文件，便于不同需求的研究者使用。 该资源包含学生成绩数据集，可用于预测学生的成绩等工作。数据集中包括7个属性： - GRE 成绩 (290 至 340) - TOEFL 成绩 (92 至 120) - 学校等级 (1 至 5) - 自身意愿 (1 至 5) - 推荐信力度 (1 至 5) - CGPA 成绩 (6.8 到 9.92) - 是否有研习经验（0 或 1） - 意向读硕士分数（0.34 到 0.97） 数据集文件包括： Admission_Predict.csv：原始数据集。 Admission_Predict_CGPA.csv：将CGPA数据放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_grade.csv：将grade数据置于第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_GRE.csv：将GRE成绩置于第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_TOEFL.csv：将TOEFL成绩放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 此外，对应的.csv格式数据已转换为.mat格式。