社交网络动态演化时间序列数据集SocialNetworkDynamicEvolutionTimeSeriesData-pzyydbl
数据来源：互联网公开数据
标签：社交网络, 时间序列, 动态图, 节点分类, 链路预测, 行为分析, 图神经网络, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Enron邮件、Reddit社区、SocialEvolve社交平台、UCI数据集以及Wikipedia维基百科的数据，记录了社交网络中节点之间交互的时间序列信息，用于研究社交网络的动态演化过程。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确给出具体时间范围，但根据文件名（如"1month"、"2weeks"）推测，可能包含了不同时间跨度的社交网络交互数据。
地理范围：数据来源多样，覆盖了多个社交平台，地理范围取决于各平台的用户分布。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件包含“Unnamed: 0”、“u”、“i”、“ts”、“label”、“idx”等字段。其中，“u”和“i”可能代表节点ID，“ts”代表时间戳，“label”可能表示节点或交互的标签，“idx”可能为索引。同时还包含.npy文件，可能用于存储节点或边的嵌入表示。
数据格式：数据主要以CSV和NumPy的.npy格式提供，CSV文件便于数据分析，而.npy文件可能用于存储预计算的特征或模型输入。
来源信息：数据来源于Enron邮件数据集、Reddit社区数据、SocialEvolve社交平台数据、UCI数据集以及Wikipedia维基百科数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于社交网络分析、时间序列分析、图神经网络等领域的研究，以及节点分类、链路预测等任务。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于社交网络演化、用户行为分析、异常检测等方面的学术研究，如社交网络结构随时间变化的分析、用户互动模式的挖掘等。
行业应用：可以为社交媒体平台、在线社区等提供数据支持，尤其是在用户行为预测、个性化推荐、欺诈检测等方面。
决策支持：支持社交网络平台的用户管理、内容推荐、风险控制等决策制定。
教育和培训：作为图神经网络、时间序列分析、社交网络分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解社交网络的动态演化。
此数据集特别适合用于探索社交网络中节点交互的时间模式、预测未来交互、理解用户行为等，帮助用户实现优化社交平台策略、提升用户体验等目标。
