地理社交数据集。-ITADN社区

地理社交数据集合

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地理社交数据集合汇集了用户在不同地理位置下的社交活动信息，为研究地理分布对人际交往模式的影响提供了丰富资源。地理社交数据集和研究LBSN所使用的数据集中包括Brightkite。

地理社交网络数据集.zip

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本数据集包含地理社交网络的相关信息，记录了用户的位置标签、好友关系及互动行为，适用于位置感知推荐和社交影响力分析等研究。 Gowalla由196,591个节点和950,327条边组成，在2009年2月至2010年10月期间收集了这些用户的6,442,890个签到位置信息。Brightkite则包括58,228个节点和214,078条边，从2008年4月至2010年10月共收集了用户们的4,491,143个签到记录。

社交媒体数据集

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社交媒体数据集是指从各类社交平台收集和整理的各种形式的数据集合，包括用户信息、发布内容、互动行为等，用于研究社交媒体影响及开发智能算法。可以用于复杂网络的学习与研究，例如社团划分的发现等。

Flickr的社交网络数据集

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Flickr的社交网络数据集包含用户间连接和照片标签信息，为研究社交网络结构及图像内容提供了宝贵的资源。 Flickr是一个用户分享图片和视频的社交平台，在这个数据集中，每个节点代表一个Flickr用户，每条边表示两个用户之间的朋友关系。此外，每个节点都有标签来标识用户的兴趣小组。

Twitter社交网络连接的数据集

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此数据集汇集了Twitter平台上的社交互动信息，包含用户间的关系与交流记录，为研究社交媒体影响及传播模式提供了宝贵的资源。 Twitter的社交网络连接数据集包含了用户之间的转发关系，可用于进行社交网络数据分析研究。

学生画像与社交行为数据集

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本数据集收集并分析了学生的个人特征及在学习平台上的互动情况，旨在描绘学生画像和探究其社交行为模式。在大数据时代，数据已成为理解世界的宝贵工具，在教育领域尤其如此。学生画像数据与社交行为数据分析为教师提供了深入了解学生个体差异、提高教学效果的新方法。“学生画像数据和社交行为数据集”正是这样一个宝贵的资源，它包含了学生的多维度信息：学习成绩、生活环境、消费习惯以及社交活动等，为研究者和教育工作者提供丰富的素材。首先，我们需要了解什么是学生画像。通过数据挖掘技术整合学生的信息形成一个具有代表性的“虚拟形象”，可以反映学习状态、兴趣爱好及生活习惯等多个方面。在该数据集中，学生的年级、班级、寝室号等基本信息以及不同学科的成绩表现都是构建学术画像的重要组成部分。其次，食堂消费记录是了解学生生活状况的关键维度之一。通过分析这些数据，我们可以推断出他们的饮食习惯和生活节奏，并可能识别出贫困生的迹象，从而为精准资助提供依据。此外，消费模式的变化也反映了情绪状态的波动，例如考试期间的饮食变化可以揭示学生的压力水平。再者，社交行为数据是研究学生心理和社会交往能力的有效途径。这包括社交媒体上的互动频率、内容和时间分布等信息。通过这些数据，我们可以分析他们的社交网络结构、朋友圈特征以及情绪表达情况，从而了解社会适应性、团队协作能力和心理健康状况。在实际应用中，“学生画像数据和社交行为数据集”支持多种研究与实践。例如，学生成绩的深度分析有助于找出影响学习效果的关键因素并优化教学策略；寝室信息可帮助学校改善住宿环境促进室友和谐共处；食堂消费记录则能指导校园餐饮服务改进；而社交行为数据分析有利于预防青少年网络成瘾和心理健康教育。总之，“学生画像数据和社交行为数据集”是一个涵盖学生生活各方面的多元化的数据宝藏，为教育领域的研究与实践提供了强大的支持。科学分析并有效利用这些数据可以更精准地了解学生需求、实现个性化教育，并提升整体的教育质量和效率。在保护隐私的前提下，这些数据分析的应用将开启新的教育创新篇章。

数据：部分社交网络的数据

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本研究利用了特定社交网络平台的部分公开和匿名用户数据，旨在分析社交媒体使用模式及影响。通过挖掘这些海量信息，我们能够洞察人类行为和社会趋势，为改善用户体验、预防网络风险提供科学依据。数据来源于史诗叙事中的社交网络数据集。这些数据存储在制表符分隔的文件里，并带有以下标题：角色\t友善的边缘\t敌对的边缘。部分数据集中被划分为几个章节，因此需要查找以“％Scene”、“％Chapter”或“％Book”开头的行来确定界限。此外，还有一些包含随机信息且以“％”符号开始的行，在创建社交网络图时应当忽略这些内容。节点可以基于不同场景/章节中的出现而具有多个边（遗憾的是，并没有提供冰岛人Sagas中关于权重的数据）。顶点也可能同时拥有指向同一顶点的敌对和友好边缘。通常，敌对链接定义为在叙述中有战斗发生的两个人物之间的关系。我以《The Táin》为例，在这部作品里主角Cúchulainn杀死了许多角色，但与他们没有其他互动。我希望找到一种方式来表示这种情况，因为它是一种特殊的互动形式，并且不同于一般意义上的社交互动。通常来说，如果两个角色彼此厌恶并经常争论的话，他们的关系仍然会被视为有“友好的优势”，只有当双方进行身体搏斗或一方杀死另一方时才会被视为敌对关系。

基于社交网络的Twitter推荐章节数据集.zip

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本数据集为研究Twitter上的用户行为和偏好而设计，包含大量经过标注的Twitter推荐信息，适用于社交媒体分析、个性化推荐算法开发等领域。本数据集包含了Twitter用户的信息，并经过脱敏处理以保护隐私。该数据集包括用户的属性、社交圈（circles）以及ego网络（egonetwork）。共有81306个用户，涉及1768149条连边。 - **nodeId.edges**：文件中记录了每个节点ID的ego网络中的所有连接关系，其中该节点作为中心点。在Twitter上，关注关系是有方向性的，“a b”表示用户a关注b，并不意味着b也一定回关a。 - **nodeId.circles**：描述了每个用户的社交圈及其成员信息。每一行代表一个特定的社交圈子；第一列是该社交圈编号。 - **nodeId.feat**：此文件记录了出现在对应nodeId.edges中的所有用户属性特征，其中第一列为用户ID，其余各列为不同的属性维度，1表示拥有该属性，0则相反。 - **nodeId.egofeat**：提供每个节点的个人属性信息。 - **nodeId.featnames**：列出了各个属性名称及其类别。例如教育背景、生日等基本信息被列出但具体细节未公开。引用文献为J. McAuley, J. Leskovec发表于NIPS 2012年的论文《Learning to Discover Social Circles in Ego Networks》（页码539-547）。数据集来源于斯坦福大学网络分析平台。

Steam游戏库和社交关系数据采集工具.zip

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这是一个用于收集Steam平台用户的游戏库信息及社交网络数据的实用工具包，帮助开发者进行数据分析与研究。爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常被应用于搜索引擎、数据挖掘工具以及监测系统等场景中进行网络数据抓取。爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集：爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，并将其加入到队列之中。这些URL可以通过链接分析、站点地图或者搜索引擎等方式获取。请求网页：爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，以获得网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。解析内容：爬虫对获取到的HTML进行解析，并从中提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath以及Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，例如文本、图片及链接等信息。数据存储：爬虫将提取的数据存储在数据库、文件或其他存储介质中，以便后续分析或展示使用。常见的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库以及JSON文件等格式。遵守规则：为避免对网站造成过大负担或者触发反爬虫机制，爬虫需要遵循网站的robots.txt协议，并限制访问频率和深度的同时模拟人类用户的行为特征（如设置User-Agent）以符合规范要求。应对策略：鉴于一些网站采取了验证码、IP封锁等措施来防止被爬取的情况发生，因此爬虫工程师必须设计相应的策略来进行有效应对。在实际应用中，爬虫广泛应用于搜索引擎索引构建、数据挖掘分析以及价格监测等领域。然而，在使用过程中需要注意遵守相关法律法规和伦理规范，并尊重各网站的使用政策规定以确保对服务器造成的影响最小化。

基于社交媒体的海南景区评价数据集.zip

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本数据集包含了从各大社交媒体平台上收集的关于海南各主要旅游景区的游客评论和评分，旨在为旅游研究及目的地营销提供详实的数据支持。本段落从社交媒体收集并处理了2012年至2018年海南所有4A、5A景区的点评数据，并结合海南省旅游发展委员会公布的统计数据构建了一个关于海南旅游景区评价的数据集。该数据集可用于评估海南旅游景区的质量以及提供个性化推荐服务，同时还可以与其他多源数据相结合，为海南省旅游业的发展研究提供支持。参考文献：林振宇, 解吉波, 覃佐淼, 杨腾飞, 赵静. 基于社交媒体的海南旅游景点评价数据集(V1). 2018-12-17. cstr:31253.11.sciencedb.714。

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