① 【开放数据】各个行业数据集汇总之社交网站数据
开放数据是推动科技进步与创新的重要资源。在众多行业数据集中，社交网站数据尤为丰富，涵盖了用户行为、互动、内容分享等多维度信息，为研究社交网络、社会计算、网络分析等领域提供了宝贵素材。以下是一些关键的社交网站数据集，它们不仅为学术研究提供宝贵资源，也为社会各界提供了深入理解社交网络现象的窗口。
1. **Pokec社交网站数据** - 来自Stanford的Snap数据集，该数据集详细记录了Pokec社交网站的用户互动、好友关系等信息，为研究社交网络的结构与动态提供基础。
2. **基于位置分享的gowalla数据** - 通过Snap数据集，我们可以探索基于地理位置的社交平台上的用户行为模式，如地点访问频率、偏好区域等，有助于理解地理位置对社交活动的影响。
3. **基于位置分享的Brightkite数据** - 类似于gowalla，Brightkite的数据集提供了在地理位置分享背景下的用户互动分析，进一步丰富了社交网络研究的视角。
4. **Crawdad社交数据** - 该数据集聚焦于无线跟踪社交数据，揭示了移动社交平台上的用户行为、社交网络演化等，对于研究移动互联网时代社交网络的特性和变化具有重要价值。
5. **GitHub与Reddit社交新闻数据** - 通过GitHub，我们可以获取Reddit上最受欢迎的2500名发布者及其每家媒体的1000个发布内容及评论数据，这为分析社交新闻传播模式、用户参与度提供了直接的证据。
6. **北京大学开放研究数据平台数据集** - 包含Delicious.com用户行为数据，记录了用户的收藏、发布行为及关注网络，对于理解社交资源共享平台的使用模式、用户社交行为等具有重要作用。
7. **aMiner社交网络分析数据集** - 专注于社交网络分析，提供实体网络数据集，如联系网、高校朋友网、疾病传播网等，为研究社交网络的结构、功能、演化提供了深入的洞察。
8. **ASU社交网络数据集** - 包含国内外常用在线社区网站数据集，适合进行社会计算研究，数据规模中到大型，满足不同研究需求。
9. **sociopatterns社交网络数据集** - 更倾向于实体网络分析，如联系网、疾病传播网等，对于理解不同类型的网络结构和功能提供了丰富的数据支持。
10. **Tore Opsahl数据集** - 提供包括社交网络、交通网络、合作网络等在内的常用数据集，是研究网络结构、动态、复杂性等领域的宝贵资源。
11. **马克思普朗克软件系统研究所WOSN 2009数据集** - 特别聚焦Facebook网络，详细记录了新奥尔良网络中所有用户到用户链接的列表，对于研究大型社交网络的结构、传播路径等具有重要意义。
这些数据集不仅为学术研究提供了丰富的资源，也为社会各界理解社交网络的复杂性、探索人类社会行为提供了深入的视角。通过这些数据，研究人员可以构建模型、分析趋势、验证假设，从而推动社会计算、大数据分析等多个领域的进展。