社交网络节点关系与属性分析数据集SocialNetworkNodeRelationshipandAttributeAnalysis-andreirudoi
数据来源：互联网公开数据
标签：社交网络, 图数据, 节点分类, 链路预测, 机器学习, 数据挖掘, 关系分析, 属性预测
数据概述：
该数据集包含来自社交网络的数据，记录了节点间的连接关系和节点属性信息，适用于社交网络分析、图神经网络建模等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态网络快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于通用社交网络分析。
数据维度：包括节点间的连接关系（边列表）、节点训练/验证/测试掩码，以及节点特征。
数据格式：数据以CSV和YAML格式提供，CSV文件包括edgelistcsv（边列表，包含source和target两列，表示节点间的连接关系）、train_maskcsv、valid_maskcsv、test_maskcsv（节点掩码，用于划分训练集、验证集和测试集），featurescsv（节点特征），以及一个YAML文件infoyaml，用于提供数据集的元信息。
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：适用于社交网络分析、图机器学习、节点分类、链路预测等方向的学术研究。
行业应用：可用于社交媒体分析、推荐系统、欺诈检测、社区发现等应用。
决策支持：支持社交网络平台的用户行为分析、内容推荐优化和风险控制策略制定。
教育和培训：作为图数据分析、图神经网络等课程的实训数据，帮助学生理解社交网络结构和算法。
此数据集特别适合用于探索社交网络中节点间的关系、节点属性与网络结构之间的关联，以及构建预测模型，例如预测节点类别或预测节点间的连接。
