CCN

מה זה

המאגר מלווה מחקר בשם Towards Full Candidate Interaction: A Comprehensive Comparison Network for Better Route Recommendation ומסווג למשימות סיווג טבלאי. הנתונים מחולקים לשלושה סוגי מאפיינים עיקריים שמתארים את תהליך בחירת המסלול.

הקבוצה הראשונה כוללת 62 מאפיינים לכל מסלול, עם נתונים סטטיים, דינמיים וסטטיסטיקות מסלול כמו זמן הגעה משוער ואורך כולל. הקבוצה השנייה מכילה עשרה מאפייני סצנה כלליים, כולל זמן הבקשה ורמת ההיכרות של המשתמש עם נקודות המוצא והיעד. החלק השלישי מורכב מ־27 מאפייני השוואה בין מקטעים לא חופפים של שני מסלולים מתחרים, ביניהם פערי מרחק ופערי זמני הגעה.

מתאים ל

• המלצת מסלולי נסיעה

  אימון מודלים לדירוג ובחירת המסלול הטוב ביותר מתוך כמה חלופות קיימות.

• ניתוח העדפות נהגים

  בדיקת הקשר בין מאפייני המשתמש וזמני הגעה לבין בחירת הדרך בפועל.

• השוואת חלופות תנועה

  למידת מודלים שמנתחים פערים במקטעים לא חופפים בין מסלולים מתחרים.

איפה זה נופל

הכרטיס לא מפרט מה מקור הנתונים, באיזו עיר או מדינה הם נאספו ואיזה סוגי כלי רכב נבדקו. אין מידע על חלוקת זמנים, שפות או מזהים גאוגרפיים, כך שאי אפשר לדעת אם הנתונים רלוונטיים לתנועה וכבישים בישראל. בנוסף, חסר פירוט מלא של כל 62 המאפיינים, ומי שרוצה להשתמש בהם יצטרך לפענח את שמות העמודות מתוך קבצי ה־CSV עצמם.

איך טוענים

המאגר שמור כקבצי CSV ומכיל 103 קבצים בסך הכל, ביניהם קבצי אימון כמו CCN_Train_2026_1.csv עד CCN_Train_2026_100.csv בתיקיית data. אין צורך באישור גישה מיוחד כדי להוריד את הקבצים. בעבודה איתו צריך לקחת בחשבון את המבנה המורכב של הנתונים, שמשלב וקטורים שטוחים יחד עם מטריצות השוואה דו ממדיות בגודל N על N עבור המקטעים השונים.

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("GD-ML/CCN")

הרישיון

היוצרים לא הגדירו רישיון למאגר. מבחינה משפטית, היעדר רישיון אומר שאין לכם הרשאה להשתמש בנתונים, לא לפיתוח מסחרי ואפילו לא למחקר עצמאי, ומודל שתאמנו עליהם עלול להיות חשוף לבעיות של זכויות יוצרים.

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗