随着网络的飞速发展，微博逐渐成为社交网络中信息传播及信息收集的重要平台，微博转发是微博信息传播的重要途径，研究微博转发问题对微博信息传播、微博营销、舆情监控有着极其重要的意义.影响微博转发的主要因素有：粉丝兴趣与微博文本的相似度，微博营销策略及用户粉丝数量的变化.以往的预测模型没有综合考虑这两方面因素，基于此，提出了一种基于循环神经网络的方法来对微博转发量级进行预测，首先利用SIM-LSTM模型构建微博转发趋势度，然后再利用TF-IDF构建粉丝兴趣和微博文本的相似度，最后通过神经网络模型来预测粉丝是否会转发该微博.实验结果表明本文提出的算法相对于其他预测算法F1评估值提高了近5%.

北京市GIS地图：内涵北京路网shp文件，POI兴趣点，建筑物shp文件

自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

但国内的几大地图只提供当前时间的数据。历史的POI数据一般保存在一些第三方的机构手里。而这些机构卖的又很贵 所以这里提供一份历史POI数据供同学们参考。

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Coursera上的社交网络分析课程项目 这是SNA在Coursera上的课程项目，于2014年11月24日完成。 本工作主要分析 GitHub 用户对存储库的兴趣网络，以存储库为节点，以对两个存储库加星的用户数为边。 分析不仅关注2012年1月至2014年10月此类网络的快照，还研究了网络演进的整体趋势，以及某些节点的流行度变化。 此存储库包含此报告所需的所有数据、脚本以及报告本身。 可以使用 bigquery/ 中的 sql 文件在 Google BigQuery 上进行试验查询。 出于数据收集目的，应运行脚本 data_batch/generate_queries.py 并将每个生成的查询文件手动复制到 bigquery 以收集数据。 我收集的数据在 data/ 中可用。 要获取 Gephi 的 gdf ​​文件以及 igraph 计算的 ncol 文件，请使用 conve

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