南昌市兴趣点POI数据集

此文件包含江西省南昌市2017-2019年各日的天气信息，数据包括日期、最高温、最低温、天气状况以及风向风速等基础信息。文件适合有需求的用户下载，便于进一步研究和使用。

天池的推荐算法数据集挺适合练手的，尤其是关注用户兴趣变化的那部分内容，做推荐系统的朋友应该会感兴趣。数据时间跨度是 11.8~12.8，包含用户点击、行为序列之类的，格式清晰，字段比较全，适合做时间序列建模或测试动态图建模。 推荐系统里，传统算法多时候默认用户兴趣不变，其实不太靠谱。这套数据就比较贴合现实，用户兴趣每天都不一样，像你刷短视频、逛电商，也都是即时反应的。 比较适合用来练习短期兴趣建模、兴趣漂移识别，还能试试深度学习里的序列模型，比如 RNN、Transformer，或者来一发 LightGCN 的时间版本？ 如果你想拓展一下，还可以看看下面这几个资源：解耦长短期兴趣建模那篇蛮有参

GeoSharp兴趣点是一个专门用于自动化下载地图服务提供商如高德、百度等平台的兴趣点数据的工具。这个工具的主要功能在于方便用户获取地图上的各种位置信息，例如餐馆、酒店、购物中心等，然后可能进行进一步的数据分析或应用开发。在地理信息系统（GIS）中，兴趣点数据是至关重要的组成部分，它提供了地点的详细信息，包括名称、地址、经纬度坐标等。GeoSharp1.0可能是该工具的初始版本，包含了基础的功能和可能的优化。高德和百度是中国市场上主流的在线地图服务商，它们提供了丰富的地图数据和API接口供开发者使用。高德地图以其准确的导航和实时交通信息著名，而百度地图则在搜索和生活服务方面有较强的整合。这两个

包含推荐系统算法开发和评估所需的用户评分、电影元数据和标签。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。

MNIST 数据集已打包，内含训练和测试数据。

标签推荐算法中常用的数据集，源自Lastfm。

北京市出租车的相关数据集合，包括各地区打车难易程度分析。