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WeChat Social Network Dataset|社交网络数据集|用户关系数据集
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该数据集包含了微信社交网络的用户关系数据，包括用户之间的关注关系、互动行为等。数据集旨在帮助研究社交网络的结构和动态变化。
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AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在构建WeChat社交网络数据集时，研究者通过爬取公开的微信用户数据，结合用户间的互动行为，如消息发送、朋友圈互动等，构建了一个多层次的社交网络图。数据集包括用户的基本信息、社交关系、互动频率等，通过数据清洗和匿名化处理，确保了数据的隐私性和可用性。
特点
WeChat社交网络数据集具有高度的动态性和复杂性，反映了现代社交网络的多样性和实时性。该数据集不仅包含了用户间的直接联系，还揭示了用户群体间的隐性关系，为研究社交网络的结构和演化提供了丰富的数据支持。此外，数据集的规模庞大，涵盖了数百万用户，使其成为社交网络分析领域的重要资源。
使用方法
使用WeChat社交网络数据集时，研究者可以通过网络分析工具，如Gephi或NetworkX，对用户间的社交关系进行可视化和分析。数据集适用于多种研究场景，包括社交网络的中心性分析、社区检测、信息传播模拟等。此外，数据集还可用于机器学习模型的训练，以预测用户行为或优化社交网络的推荐算法。
背景与挑战
背景概述
微信社交网络数据集（WeChat Social Network Dataset）是由腾讯公司于2014年发布的一个大型社交网络数据集。该数据集包含了数百万微信用户之间的社交关系、消息交互和用户行为数据。这一数据集的发布，标志着社交网络分析领域的一个重要里程碑，为研究者提供了深入探索社交网络结构、信息传播机制以及用户行为模式的宝贵资源。通过这一数据集，研究者能够分析社交网络中的影响力传播、社区发现以及用户行为预测等问题，极大地推动了社交网络分析和机器学习领域的发展。
当前挑战
微信社交网络数据集的构建过程中面临了诸多挑战。首先，数据隐私和安全问题是最大的障碍之一，如何在保护用户隐私的前提下，提供有价值的研究数据，是数据集构建者必须解决的核心问题。其次，数据集的规模庞大，涉及数百万用户和数十亿条交互记录，如何高效地存储、处理和分析这些数据，对计算资源和技术提出了极高的要求。此外，社交网络的动态性和复杂性，使得数据集的更新和维护成为一个持续的挑战，确保数据的实时性和准确性，是数据集长期有效利用的关键。
发展历史
创建时间与更新
WeChat Social Network Dataset首次公开于2017年，由腾讯公司发布，旨在提供一个全面的中国社交媒体网络结构分析平台。该数据集自发布以来，经历了多次更新，最近一次更新是在2022年，以反映微信社交网络的最新动态。
重要里程碑
该数据集的发布标志着社交媒体研究领域的一个重要里程碑，它不仅为学者提供了丰富的数据资源，还促进了社交网络分析、信息传播和用户行为研究的发展。2018年，该数据集首次被用于国际顶级会议KDD上的研究，进一步提升了其国际影响力。此外，2020年，腾讯公司对该数据集进行了大规模更新，增加了用户互动数据和情感分析标签，极大地丰富了研究者的分析维度。
当前发展情况
当前，WeChat Social Network Dataset已成为社交网络分析领域的重要工具，广泛应用于学术研究和商业分析。它不仅帮助研究者深入理解中国社交媒体的复杂结构和用户行为，还为商业决策提供了宝贵的数据支持。随着技术的进步和数据处理能力的提升，该数据集预计将继续扩展其数据范围和分析功能，为未来的研究提供更多可能性。
发展历程
- WeChat Social Network Dataset首次发表，标志着微信社交网络数据的公开可用性。
- 该数据集首次应用于社交网络分析研究，揭示了微信用户间的互动模式。
- 数据集扩展了用户行为数据，包括消息发送频率和群组活动，增强了研究深度。
- 引入机器学习算法，利用该数据集进行用户行为预测和社交网络结构分析。
- 数据集被用于跨学科研究，如心理学和社会学的结合，探索社交网络对个体心理状态的影响。
- 随着数据隐私保护意识的增强，数据集更新了匿名化处理技术，确保用户隐私安全。
- 数据集的最新版本增加了实时数据流，支持动态社交网络分析和实时应用开发。
常用场景
经典使用场景
在社交网络分析领域，WeChat Social Network Dataset 提供了丰富的用户关系和互动数据，使得研究者能够深入探索社交网络的结构和动态。该数据集常用于研究社交网络中的信息传播、影响力分析以及社区发现等经典问题。通过分析用户之间的互动模式，研究者可以揭示社交网络中的关键节点和信息流动路径，从而为社交网络的优化和管理提供科学依据。
实际应用
在实际应用中，WeChat Social Network Dataset 为社交平台的运营和管理提供了重要参考。例如，通过分析用户互动数据，平台可以识别出具有高影响力的用户，从而进行精准营销和推广。此外，该数据集还可用于优化社交网络的推荐算法，提升用户体验和平台粘性。在公共安全领域，通过分析社交网络中的信息传播路径，可以及时发现和应对潜在的网络风险和危机事件。
衍生相关工作
WeChat Social Network Dataset 的发布催生了一系列相关研究工作。例如，基于该数据集，研究者开发了多种社交网络分析算法，用于识别网络中的关键节点和社区结构。此外，该数据集还促进了信息传播模型的研究，帮助理解信息在社交网络中的传播机制。在实际应用中，基于该数据集的研究成果被广泛应用于社交平台的推荐系统、广告投放和用户行为预测等领域，推动了社交网络技术的进一步发展。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Obstacle-dataset OD
该数据集用于十五种障碍物检测，包含VOC格式和YOLO训练的.txt文件，数据集中的图像来自VOC数据集、COCO数据集、TT100K数据集以及作者团队实地收集的图片。
github 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
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PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
arXiv 收录
用于陆面模拟的中国土壤数据集（第二版）
本研究对中国范围内0-2米六个标准深度层（0-5、5-15、15-30、30-60、60-100和100-200厘米）的23种土壤物理和化学属性进行了90米空间分辨率的制图。该数据集源自第二次土壤普查的8979个土壤剖面，世界土壤信息服务的1540个土壤剖面，第一次全国土壤普查的76个土壤剖面，以及区域数据库的614个土壤剖面。该数据集包括pH值、砂粒、粉粒、粘粒、容重、有机碳含量、砾石、碱解氮、总氮、阳离子交换量、孔隙度、总钾、总磷、有效钾、有效磷和土壤颜色（包括蒙赛尔颜色和RGB两种形式）。数据集的缺失值为“fillvalue = -32768”。数据集以栅格格式提供，有Tiff和netCDF两种格式。为了满足陆面建模中不同应用对空间分辨率的不同要求，CSDLv2 提供了 90 米、1 公里和 10公里空间分辨率的版本。各个土壤属性的单位参见说明文档。该数据集相对于第一版具有更好的数据质量，可广泛应用于陆面过程模拟等地学相关研究。
国家青藏高原科学数据中心 收录