社交网络节点关系与属性预测数据集SocialNetworkNodeRelationshipandAttributePredictionDataset-ayusheebansal
数据来源：互联网公开数据
标签：社交网络, 图数据, 节点分类, 关系预测, 机器学习, 节点属性, 推荐系统, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含社交网络中节点之间的连接关系以及节点的属性信息，旨在用于研究节点分类、关系预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态网络快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断其为某个社交网络或社区的抽象表示。
数据维度：
edgelist.csv: 记录了节点之间的连接关系，包含source和target两列，表示节点间的有向边。
node_data.csv: 包含了节点的属性信息，包括id、branch（分支/类别）、train_mask（训练集掩码）、test_mask（测试集掩码）。
sample_submission.csv: 提供了提交结果的格式，包含id和branch，用于预测节点的类别。
数据格式：数据集以CSV格式提供，便于数据读取与分析。
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、图神经网络、节点分类等相关研究，如节点属性预测、链接预测、社区发现等。
行业应用：可用于社交网络平台的用户推荐、好友推荐、用户行为分析等应用。
决策支持：支持社交网络平台的用户画像构建、风险评估、精准营销等决策。
教育和培训：作为图数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用图数据。
此数据集特别适合用于探索社交网络结构与节点属性之间的关系，并构建预测模型，从而优化推荐系统、提升用户体验。
