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处理FourSquare和Gowalla数据集，采用RankGeoFM方法。

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简介：
该资源为那些致力于研究推荐系统的人士提供了FourSquare和Gowalla这两套经过精心处理的数据集，并将其应用于RankGeoFM方法的对比实验。如果您有需求，可以自由下载使用。

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  • 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。
     
  • 包含foursquare和gowalla数据集的poidata.zip文件
    优质
    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。
     
  • 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 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。
     
  • IMU数据的采集和处理
    优质
    本项目专注于研究如何高效地从惯性测量单元（IMU）中获取并分析数据，以优化运动追踪与姿态估计技术。 与惯性测量单元的数据采集和处理相关，在基于LINUX的环境中进行。
     
  • 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。
     
  • 利用LabVIEW的数据采集和处理技术.pdf
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    本PDF文档深入介绍并演示了如何使用LabVIEW软件进行高效的数据采集与处理。通过具体实例和详细教程，帮助读者掌握LabVIEW的各项关键技术，适用于科研及工业应用中数据密集型任务的自动化需求。 《基于LabVIEW的数据采集与处理技术》这本书主要介绍了如何利用LabVIEW这一图形化编程环境进行数据的采集、分析及可视化展示。书中详细讲解了LabVIEW的基本概念及其在不同应用场景中的使用方法，包括硬件接口配置、实时数据分析以及高级算法实现等内容。通过本书的学习，读者可以掌握一套完整的基于LabVIEW的数据处理解决方案，并将其应用到科研和工业自动化等领域中去。 该书适合于对数据采集与分析有需求的技术人员或学生阅读参考，在学习过程中能够帮助他们快速上手使用LabVIEW进行相关项目的开发工作。