马来西亚Instagram用户社交网络影响力最大化数据集-2020年4-5月-krpurba
数据来源：互联网公开数据
标签：Instagram,社交网络,影响力最大化,用户,网络,马来西亚,社交媒体,用户行为,传播,关系
数据概述：
本数据集是基于Instagram社交网络构建的，用于影响力最大化（IM）任务。数据收集于2020年4月至5月，采集自马来西亚24所私立大学Instagram用户的关注者网络。主要用户群体为马来西亚用户，包含70,409个节点/用户，1,007,107条边/连接（关注者和被关注者）。
数据文件：
* Instagram User Stats.csv：用户统计数据，包括：
* pos：帖子数量
* flr：粉丝数量
* flg：关注数量
* eg：参与度等级，一个1到12的等级，反映了相对于粉丝数量的参与度强弱
* er：参与率，即点赞+评论数/粉丝数
* fg：一个月内的粉丝增长百分比
* op：外部人员百分比，即点赞帖子的非粉丝用户数除以所有点赞用户的总数
* Network for IC LT.txt：用于独立级联模型（IC）的社交网络数据，包括：
* source：源节点
* target：目标节点
* weight：权重（权重=1/被关注者数量）
* Network for IC-EG LT-EG.txt：用于基于参与度等级的独立级联模型（IC-EG）的社交网络数据，包括：
* source：源节点
* target：目标节点
* weight：权重（权重=1/被关注者数量 * 源节点的EG）
数据用途概述：
该数据集适用于影响力最大化算法研究、社交网络分析、用户行为分析、传播模型构建等多种场景。研究人员可以利用此数据测试和评估不同的影响力最大化算法，探索用户参与度与信息传播之间的关系，分析社交网络结构对信息传播的影响，以及研究用户的影响力。
引用说明：
在使用该数据集时，请引用后续提供的论文。
如有其他问题，请联系：kristoradion@live.com
