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收藏AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
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全国兴趣点(POI)数据
POI(Point of Interest),即兴趣点,一个POI可以是餐厅、超市、景点、酒店、车站、停车场等。兴趣点通常包含四方面信息,分别为名称、类别、坐标、分类。其中,分类一般有一级分类和二级分类,每个分类都有相应的行业的代码和名称一一对应。 POI包含的信息及其衍生信息主要包含三个部分:
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FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建,包含从123名参与者收集的32通道EEG信号,用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建,旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中,数据经过标准化和统一预处理,设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域,旨在解决情感计算中的分类问题,提高情感识别的准确性和效率。
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XS-Video
XS-Video数据集是由中国科学院自动化研究所MAIS实验室提出的一个大规模现实世界短视频传播数据集。该数据集收集了来自中国五大平台(抖音、快手、西瓜视频、今日头条、哔哩哔哩)的117720个短视频,包含381926个样本和535个话题,覆盖了从发布后的互动信息,如观看、点赞、分享、收藏、粉丝和评论等。数据集通过跨平台指标对齐方法,对视频的长期传播影响力进行评分,分为0到9级,旨在为短视频传播研究提供全面的互动信息和内容特征。
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电商购物用户行为分析数据
电商购物用户行为分析数据 这份数据集是一个顾客购物信息的集合,记录了不同顾客在不同时间的购物行为。每一行代表一个单独的购物发票记录,数据集中包含了以下属性: 数据属性: 1. invoice_no: 发票号码,是每次交易的唯一标识符。 2. customer_id: 顾客的ID,用于标识不同的顾客。 3. gender: 顾客的性别,分为"Male"(男性)和"Female"(女性)。 4. age: 顾客的年龄。 5. category: 顾客购买的商品类别,如"Clothing"(服装)、"Shoes"(鞋子)、"Books"(书籍)、"Cosmetics"(化妆品)、"Toys"(玩具)、"Food & Beverage"(食品和饮料)、"Technology"(科技产品)、"Souvenir"(纪念品)等。 6. quantity: 顾客购买的商品数量。 7. price: 顾客为这次购物支付的总金额。 8. payment_method: 顾客使用的支付方式,包括"Alipay"(支付宝)、"WeChat Pay"(微信支付)、"Card"(银行卡)。 9. invoice_date: 发票日期,记录了交易发生的日期。
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