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TSPLIB数据集是旅行商问题（TSP）研究领域的重要资源库，由Orlin和Reinelt于1991年创建，用于为研究者提供标准化的测试平台，比较不同求解算法。TSP是一个经典的组合优化问题，目标是寻找最短路径，使旅行商能够访问每个城市一次并返回起点。该问题在理论上是NP完全的，因此研究者开发了多种智能优化算法来近似解决。TSPLIB包含144个实例，规模、结构和特性各不相同，为算法性能评估提供多样性环境。智能优化算法如遗传算法和蚁群算法等被广泛应用于TSP问题的解决。研究者可以利用TSPLIB中的实例进行算法性能评估和比较。

这是来自Jamali and Ester, 2010年的Flixster网站数据集，包含用户间的朋友关系和电影评分记录。数据集涵盖约11万个用户ID，167万条朋友关系，以及近5万部电影和800万条评分数据。适用于仿真社交网络拓扑结构和推荐算法的研究使用。

超过 500M 的 MovieLens 数据集，为推荐算法研究和实践提供了丰富的数据支持，涵盖电影评分、用户属性等多个维度。 数据集包含六个文件，适用于不同规模的算法训练和测试，是推荐系统领域不可或缺的重要资源。

数据集 ImageNet：全球广泛应用的视觉识别数据集，用于分类、目标检测、图像标注等研究，尤其在深度学习模型训练上应用广泛。 COCO（Common Objects in Context）：用于物体识别和图像标注任务，图像带有精准的物体分割和位置标注，适合多物体检测。 MNIST：包含手写数字的图像数据集，常用于机器学习和深度学习入门。 研究机构 OpenAI：致力于构建安全的人工智能，研究领域涵盖自然语言处理、深度学习等。 Google Brain：专注于人工智能和深度学习前沿技术，推出了众多知名研究成果，如BERT模型等。 Facebook AI Research (FAIR)：研

《海豚社会网络数据集——探索社团划分与网络影响力》海豚数据集“dolphins.zip”是一项重要的研究资源，用于分析社会网络结构。数据集包含两个主要文件：dolphins.gml和dolphins.txt，提供了多种数据分析角度。每只海豚代表一个节点，边表示海豚间的交互关系。dolphins.gml使用图形标记语言描述网络结构，适用于图形处理软件。dolphins.txt提供节点列表及其邻居，便于编程环境中的数据处理。数据集可用于社团划分和影响力分析，深入了解海豚社会行为和结构。

Hadoop权威指南书籍附带的NCDC天气数据集，适用于学习和实践。这些数据集是《Hadoop权威指南》一书中使用的真实案例，提供了丰富的实验和应用场景。