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FakeNewsNet数据集更新版

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简介：
《FakeNewsNet数据集更新版》是对广泛使用的假新闻检测研究数据集进行的重大升级，新增了更多维度的数据和更全面的网络互动记录，旨在为学术界提供一个更加精准的研究平台。 根据社交媒体平台的服务条款，我们不能公开社交背景的原始数据。我们会对敏感用户信息进行匿名处理，并提供单词袋功能以展示用户档案和内容，同时保持用户的社交关系。 如果您使用此数据集，请引用以下论文： Shu, Kai, et al. Fake News Detection on Social Media: A Data Mining Perspective. ACM SIGKDD Explorations Newsletter 19.1 (2017): 22-36.

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  • FakeNewsNet数据集更新版
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    《FakeNewsNet数据集更新版》是对广泛使用的假新闻检测研究数据集进行的重大升级，新增了更多维度的数据和更全面的网络互动记录，旨在为学术界提供一个更加精准的研究平台。 根据社交媒体平台的服务条款，我们不能公开社交背景的原始数据。我们会对敏感用户信息进行匿名处理，并提供单词袋功能以展示用户档案和内容，同时保持用户的社交关系。 如果您使用此数据集，请引用以下论文： Shu, Kai, et al. Fake News Detection on Social Media: A Data Mining Perspective. ACM SIGKDD Explorations Newsletter 19.1 (2017): 22-36.
     
  • 2017年Yelp数据集更新版
    优质
    2017年Yelp数据集更新版包含了用户评论、商业信息及检查-in记录等大量真实世界的数据，为研究与开发提供宝贵资源。 elp希望更多的学生利用这些数据，在研究中想出创新性方法，并且他们也提供了目前感兴趣的一些主题。一是图片分类：虽然现有的技术能够识别图片中的食物（如汉堡），但如何评价一张图片的美观度仍然是一个待解的问题；二是自然语言处理和情感分析：用户评论中有许多可以挖掘的数据，这些数据可用于推断语义、商户属性以及情感倾向，他们想知道评价里表达了什么情绪，是正面还是负面；三是图像挖掘：例如探究用户之间的关系如何影响他们的使用模式，流行趋势的引导者在一家店火起来之前通常会去哪些地方就餐。
     
  • PMEmo2019(更新版)_音乐情绪数据集
    优质
    PMEmo2019（更新版）是一个精心设计的音乐情绪数据集，包含了丰富多样的音频文件及其对应的情绪标签，旨在推动音乐信息检索和情感计算领域的研究进展。 该文件集包含四类文件：音频文件、采用VA维度法标注的静态CSV文件、动态CSV文件以及脑电CSV文件和歌词。
     
  • YOLO船舶识别数据集更新版
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    YOLO船舶识别数据集更新版是对现有船舶检测模型的数据支持进行增强和优化，提供大量标注清晰的海上船只图片及视频，旨在提升目标检测算法在复杂海况下的准确性和实时性。 YOLO txt格式的船舶识别数据集包含5000张图片，标签共有10类：BULK CARRIER、CONTAINER SHIP、GENERAL CARGO、OIL PRODUCTS TANKER、PASSENGERS SHIP、TANKER、TRAWLER、TUG、VEHICLES CARRIER 和 YACHT。
     
  • 2019年汽车销售数据（更新版）- 数据集
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    本数据集提供2019年中国主要城市及品牌汽车销售情况详细记录，包含销量、车型等信息，为市场分析和趋势预测提供了宝贵资料。 标题“2019汽车销量（更新）-数据集”表明这是一个包含了从2003年到2019年间每年的汽车销售情况的数据集合，并且已经过最新一轮的更新，提供了长达十七年的市场趋势分析机会。“2003年至2019年间的汽车销量数据已进行更新。文件名为‘汽车销量.xlsx’”进一步说明该数据集的时间范围和存储方式——所有信息被保存在一个Excel表格中。 从这个数据集中我们可以获取以下关键的知识点： **时间序列分析**: 由于这组数据跨越了十七年的跨度，可以用来研究汽车销售量随时间的变化趋势、识别出周期性的模式（如季度变化）、长期的趋势以及可能的转折点。 **市场趋势分析**: 比较不同年份的数据能够帮助我们了解整个汽车行业的发展态势——无论是销量上升还是下降的情况，并且能找出哪些特定时间段内的增长最为显著。 **品牌和车型研究**: 如果数据按品牌或具体车型分类，那么可以深入探究各个品牌的市场份额以及它们在不同时期的受欢迎程度的变化情况。 **区域销售差异分析**: 若包含地域信息，则能够揭示不同地区之间的消费偏好及市场潜力，并通过对比各地区的销售额来获得有价值的见解。 **经济影响因素考量**: 结合同期其他宏观经济数据（例如GDP、人均收入水平和利率等），可以探讨这些外部条件如何对汽车销量产生影响，为政策制定者提供参考信息。 **预测模型构建**: 利用历史销售记录建立统计或机器学习模型来预估未来的市场表现，帮助制造商与经销商做出更加精准的业务规划。 **异常值检测**: 在分析过程中可能会发现某些年份或者特定车型的数据存在显著偏离正常水平的现象。这些不寻常的情况可能是由于重大事件（如经济危机、政策变动或是新产品发布）所导致的结果。 **数据可视化展示**: 通过使用图表形式将信息直观地呈现出来，比如折线图或柱状图等工具可以更加清晰地显示趋势和比较结果。 **市场细分研究**: 如果该数据库还涵盖了不同类型的汽车（如豪华车、SUV或者电动车），则能够深入了解这些特定领域的发展情况以及它们所处的市场竞争环境。 **竞争格局分析**: 通过对比各个品牌的销售表现，可以帮助我们理解当前市场的竞争态势，并识别出行业内的领导者和挑战者。 综上所述，该数据集对于汽车制造商、经销商乃至学术研究人员来说都是一份宝贵的资源。它不仅可以帮助制定市场策略，还能用于评估整个行业的健康状况以及预测未来的发展趋势。通过深入挖掘这些信息，可以从多个角度获得丰富的洞察力与见解。
     
  • 西瓜数据集3.0-更新的数据集
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    西瓜数据集3.0是最新版本的数据集合，包含扩充和优化后的各类西瓜相关属性与标签信息，旨在提升机器学习模型训练效果。 西瓜数据集3.0包含两个版本：watermelon_3.csv 和 watermelon_3a.csv。
     
  • Salinas_ 高光谱遥感数据集更新版
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    Salinas_高光谱遥感数据集更新版是对经典的Salinas数据集进行增强与优化后的版本，旨在为高光谱图像处理和分析提供更丰富的训练资源。 这是一款非常实用的用于高光谱遥感图像分类的Salinas数据集，欢迎下载使用。
     
  • 更新版的图像融合图像数据集
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    该文介绍了我们最新构建的图像融合数据集，旨在推动图像处理领域的发展。此数据集包含多样化的图像对及对应的融合结果，能够满足不同算法的需求和评估标准。 此版本是对之前的图像数据集进行了升级，增加了更多的多聚焦彩色图像，包括20张新的多聚焦彩色图像以及四组包含多个系列的彩色图像，并加入了常用的clock、ball等多聚焦图像。这些新增加的图像是为了支持图像融合的应用需求。
     
  • 新版MXY5.03软件数据更新
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    简介：本次发布的MXY 5.03版本进行了全面的数据优化与更新，新增多项实用功能，并修复了之前版本中的部分问题，旨在为用户提供更流畅、高效的使用体验。 最新版20191206逍遥MXY5.03数据统计已更新至第130期，并增加了几种参数供数据统计爱好者参考。在使用过程中建议定期备份数据，以防电脑故障导致无法恢复或手动更新所需的时间和精力过大。
     
  • 新版MXY5.02软件数据更新
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    简介：新版MXY 5.02软件现已发布，带来了一系列重要的数据更新和优化，旨在提升用户体验并增强功能稳定性。此次更新包括多项改进与新增特性，为用户提供了更加流畅、高效的操作环境。 最新版20190705逍遥MXY5.02数据统计增加了几种参数，仅供数据统计爱好者参考。在使用过程中建议定期备份数据，以防电脑故障导致无法更新恢复数据，手动更新会耗费大量时间和精力。