five

Top Coffee and Car Twitter Brand Content Co-creation

收藏
Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
下载链接:
https://figshare.com/articles/Top_Coffee_and_Car_Twitter_Brand_Content_Co-creation/12685985
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
A 3-month sample of brand and consumer tweets from Top brands on Twitter. This data contains marketing messages, metadata in the form of eWOM outcomes (Like, Share, Comment) and an explicit structure extracted from content which is based on value propositions. Brand and consumer value propositions, sentiments and eWOM outcomes can then be quantitatively analysed for underlying statistical relationships
创建时间:
2024-01-31
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

基于OFES数据计算台湾以东逐月位涡(1993-2017)

基于1993-2017年间OFES高分辨率模式数据集中的温度和盐度数据计算的台湾以东位势涡度逐月三维分布。所使用OFES数据为开源数据。

国家海洋科学数据中心 收录

O*NET

O*NET(Occupational Information Network)是一个综合性的职业信息数据库,提供了关于各种职业的详细描述,包括技能要求、工作活动、知识领域、工作环境等。该数据集被广泛用于职业分析、教育和劳动力市场研究。

www.onetonline.org 收录

福建省龙岩市长汀县2002年森林分类经营图

该数据为福建省龙岩市长汀县2002年森林分类经营图,数据为矢量数据,包括行政单元、行政代码、类型、类型代码、标准类型、标准类型代码等属性字段,该数据为森林资源清查、规划设计等提供数据支撑服务。

国家林业和草原科学数据中心 收录

MVIP

MVIP是一个面向应用的多视角和多模态工业零件识别数据集,由弗劳恩霍夫IPK研究所创建。该数据集包含了校准过的RGBD多视角图像以及对象的物理属性、自然语言描述和超类别等信息。数据集共包含约570,000张图像,分为训练集、验证集和测试集,适用于工业零件识别相关的研究,旨在解决小样本学习、视觉相似零件识别等问题。

arXiv 收录

EdNet

displayName: EdNet license: - CC BY-NC 4.0 paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1912.03072v3.pdf publishDate: "2019" publishUrl: https://github.com/riiid/ednet publisher: - University of Michigan - Yale University - University of California, Berkeley - Riiid AI Research tags: - Student Activities taskTypes: - Knowledge Tracing --- # 数据集介绍 ## 简介 圣诞老人收集的各种学生活动的大规模分层数据集,一个配备人工智能辅导系统的多平台自学解决方案。 EdNet 包含 2 年多来收集的 784,309 名学生的 131,441,538 次互动,这是迄今为止向公众发布的 ITS 数据集中最大的。资料来源:EdNet:教育中的大规模分层数据集 ## 引文 ``` @inproceedings{choi2020ednet, title={Ednet: A large-scale hierarchical dataset in education}, author={Choi, Youngduck and Lee, Youngnam and Shin, Dongmin and Cho, Junghyun and Park, Seoyon and Lee, Seewoo and Baek, Jineon and Bae, Chan and Kim, Byungsoo and Heo, Jaewe}, booktitle={International Conference on Artificial Intelligence in Education}, pages={69--73}, year={2020}, organization={Springer} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}

魔搭社区 收录