数据说明：
永辉生活超级物种微信小程序全国71家店9.2万商品数据。
2019年02月份采集更新。
字段说明：
“shop_id” – 店铺ID；
“shop_name” – 店铺名称；
“shop_lat” – 店铺坐标（纬度）；
“shop_lng” – 店铺坐标（经度）；
“id” – 商品ID；
“name” – 商品名称；
“category” – 商品分类；
“price_tag” – 标签价格；
“price” – 详细价格参数（含分量和市场价）；
“stock” – 库存；
“unit” – 计量单位；
“image” – 图片链接；
“desc” – 商品描述；
“spec” – 规格；
在线示例数据：
点击查看在线示例数据
数据格式：
CSV（UTF-8编码）。
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数据说明：
携程网全国各城市酒店数据（含经纬度和各房型价格，详细字段见下面的说明），总计超过66万条。
2019年08月份采集更新。
字段说明：
“hotel_id” – 酒店ID，与网站一致；
“name” – 酒店中文名称；
“characteristic_tags” – 特色标签；
“koubei_tags” – 口碑标签；
“grade” – 酒店评级；
“provice” – 所在省份；
“city” – 所在城市；
“area” – 所在区；
“address” – 地址；
“road_cross” – 交叉路口；
“area_extra” – 地标、商圈；
“phone” – 联系电话；
“price” – 最低价；
“rating” – 综合评分；
“rooms_num” – 房间数（2019新增）；
“reviews” – 点评人数；
“lat” – 纬度（百度地图）；
“lng” – 经度（百度地图）；
“description” – 酒店介绍（含开业时间，房间数等）；
“main_photo” – 酒店主图；
“photos” – 酒店相册图；
“hotel_amenities” – 酒店设施；
“hotel_policy” – 酒店政策；
“nearby_amenities” – 周边设施；
“room_types” – 房型及价格；
“name_en” – 酒店英文名称；
“hotel_tips” – 酒店提示；
“affiliated_group” – 所属集团；
“url” – 酒店URL；
在线示例数据：
点击查看携程酒店在线示例数据
数据格式：
CSV（UTF-8编码）。
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数据说明：
中国法律服务网（12348中国法网，http://www.12348.gov.cn/），10大类公示信息页数据，共计约57万页，详细类别如下：
1、律师事务所（26591页面）
2、律师（38100页面）
3、公证处（2937页面）
4、公证员（11199页面）
5、法律援助中心（3255页面）
6、人民调解组织（351665页面）
7、人民调解员（90436页面）
8、司法鉴定机构（3848页面）
9、仲裁机构（258页面）
10、仲裁员（49919页面）
采集时间：
2019年03月份。
详细字段说明：
URL – 信息所在页面的URL；
HTML – 完整页面的HTML数据；
数据格式：
MongoDB导出JSON格式，文件大小约30GB。
字符编码：
UTF-8。
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数据说明：
NCBI PubMed Central®是美国国立卫生研究院国家医学图书馆（NIH/NLM）的生物医学和生命科学期刊文献的免费全文档案。本数据采集于2018年8月，共采集到不重复的医学论文数量超过430万篇，包含文章详情页面（例如https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4706274/）的完整HTML存档。
采集时间：
2018年08月份。
详细字段说明：
arc_id 文章ID（e.g. PMC4706274 唯一）；
title 文章标题（文献名）；
published 发布时间（日期）；
journal_name 期刊名称（e.g. The AAPS Journal）；
doi DOI值；
pmcid PMCID值；
pmid PMID值；
authors 所有作者；
page_saved_path 文章详情页面本地存储路径（完整HTML）相对路径;
示例数据：
点击查看NCBI PMC医学论文在线示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。
字符编码：
UTF-8。
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数据说明：
中原地产网（中原地產http://hk.centanet.com/）全香港房地产市场资料，含历史成交记录数据。
共计：3.4w条房产，133w条历史成交记录。
采集时间：
2019年08月份。
详细字段说明：
（1）地产基本信息表：
Region-c
Region-e
Property name
Property address
Unit cnt（單位總數）
Blg age（樓齡）
X cnt（每層伙數）
Y cnt（層數）
Tags（分類標籤）
Bldg cnt （物業總數）
Phases（屋苑期數）
School net（所屬校網）
Lat
Lng
CblgCode
CestCode
URL（详情页URL）
（2）历史成交记录表：
Cblgcode（用以和基本信息产生关联）
Cestcode（同上）
CName（房产名称，例如 “曉峰居 3期 A座”）
CX_Axis（例如 “2室”）
CY_Axis（樓層）
NArea（實用）
GArea（建築）
Price（價錢）
Reg year（年份）
Price change（升跌）
示例数据：
点击查看中原地产香港地产基本信息示例数据
点击查看中原地产香港地产历史成交记录示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。
字符编码：
UTF-8。
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数据说明：
小红书笔记数据，搜索关键词如下：
美国留学
美国高中
澳洲留学
澳洲高中
英国留学
英国高中
欧洲留学
孩子美食
健康美食
家庭教育
素质教育
孩子体育
教学
培训机构
幼升小
小升初
高考
国际学校
学区房
大学生活
共计1.7万条。小红书手机APP的笔记搜索结果只有前1000条可见，由于各关键词出来的结果有重叠，这是根据note_id去重后的结果。
采集时间：
2019年09月份。
详细字段说明：
“note_id” – 小红书笔记ID;
“keyword” – 搜索使用的关键词;
“title” – 小红书笔记标题;
“desc” – 小红书笔记描述;
“images” – 小红书笔记相关图片(链接);
“type” – 小红书笔记类型;
“note_url” – 小红书笔记Web链接;
“likes” – 小红书笔记点赞数;
“user_id” – 小红书作者ID;
“user_nickname” – 小红书作者昵称;
“user_logo” – 小红书作者图像（链接）;
“content” – 小红书笔记内容;
“publish_time” – 小红书笔记发布时间;
“comment_number” – 小红书评论总数;
“star_number” – 星数;
“author_note_number” – 小红书作者笔记总数;
“author_fans_number” – 小红书作者粉丝数;
“author_collect_number” – 小红书作者收藏数;
“comment1″ – 小红书笔记第一条评论;
“comment2″ – 小红书笔记第二条评论;
“comment3″ – 小红书笔记第三条评论;
示例数据：
点击查看小红书笔记示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。
字符编码：
UTF-8。
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数据说明：
食品药品监督局网站“药品、机械、化妆品、保健食品、互联网服务、药品广告、网上药店”类目下，所有条目对应的列表页（如下图1和图2）和详情页（如下图3）数据，包括“国产药品，进口药品和药品广告”，共计179万页（如下图4），MongoDB格式，数据Zip压缩后约17GB。2018年7月份采集更新。
更新时间：
2018年07月份。
数据格式：
MongoDB。
字符编码：
UTF-8。
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数据说明：
Yelp.com美国加州(CA)餐馆数据，共计7.89W条。2019年7月更新。
更新时间：
2019年07月份。
详细字段说明：
business_name – 餐馆名称；
review_count – 评论数量;
categories – 菜品分类;
rating – 店铺评分;
address – 详细地址：
price_range – 价格区间;
lat – 纬度;
lng- 经度;
hours – 营业时间;
health_score – 健康评分;
phone – 电话号码;
claimed – 是否有人认领;
oldest_comment_date – 最早评论日期（按date_asc排序后第一条评论的日期）；
url – URL（据此去重）;
示例数据：
点击查看yelp.com餐馆示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。
字符编码：
UTF-8。
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