① 【開放數據】各個行業數據集匯總之社交網站數據
開放數據是推動科技進步與創新的重要資源。在眾多行業數據集中，社交網站數據尤為豐富，涵蓋了用戶行為、互動、內容分享等多維度信息，為研究社交網路、社會計算、網路分析等領域提供了寶貴素材。以下是一些關鍵的社交網站數據集，它們不僅為學術研究提供寶貴資源，也為社會各界提供了深入理解社交網路現象的窗口。
1. **Pokec社交網站數據** - 來自Stanford的Snap數據集，該數據集詳細記錄了Pokec社交網站的用戶互動、好友關系等信息，為研究社交網路的結構與動態提供基礎。
2. **基於位置分享的gowalla數據** - 通過Snap數據集，我們可以探索基於地理位置的社交平台上的用戶行為模式，如地點訪問頻率、偏好區域等，有助於理解地理位置對社交活動的影響。
3. **基於位置分享的Brightkite數據** - 類似於gowalla，Brightkite的數據集提供了在地理位置分享背景下的用戶互動分析，進一步豐富了社交網路研究的視角。
4. **Crawdad社交數據** - 該數據集聚焦於無線跟蹤社交數據，揭示了移動社交平台上的用戶行為、社交網路演化等，對於研究移動互聯網時代社交網路的特性和變化具有重要價值。
5. **GitHub與Reddit社交新聞數據** - 通過GitHub，我們可以獲取Reddit上最受歡迎的2500名發布者及其每家媒體的1000個發布內容及評論數據，這為分析社交新聞傳播模式、用戶參與度提供了直接的證據。
6. **北京大學開放研究數據平台數據集** - 包含Delicious.com用戶行為數據，記錄了用戶的收藏、發布行為及關注網路，對於理解社交資源共享平台的使用模式、用戶社交行為等具有重要作用。
7. **aMiner社交網路分析數據集** - 專注於社交網路分析，提供實體網路數據集，如聯系網、高校朋友網、疾病傳播網等，為研究社交網路的結構、功能、演化提供了深入的洞察。
8. **ASU社交網路數據集** - 包含國內外常用在線社區網站數據集，適合進行社會計算研究，數據規模中到大型，滿足不同研究需求。
9. **sociopatterns社交網路數據集** - 更傾向於實體網路分析，如聯系網、疾病傳播網等，對於理解不同類型的網路結構和功能提供了豐富的數據支持。
10. **Tore Opsahl數據集** - 提供包括社交網路、交通網路、合作網路等在內的常用數據集，是研究網路結構、動態、復雜性等領域的寶貴資源。
11. **馬克思普朗克軟體系統研究所WOSN 2009數據集** - 特別聚焦Facebook網路，詳細記錄了新奧爾良網路中所有用戶到用戶鏈接的列表，對於研究大型社交網路的結構、傳播路徑等具有重要意義。
這些數據集不僅為學術研究提供了豐富的資源，也為社會各界理解社交網路的復雜性、探索人類社會行為提供了深入的視角。通過這些數據，研究人員可以構建模型、分析趨勢、驗證假設，從而推動社會計算、大數據分析等多個領域的進展。