社交网络用户关系预测数据集SocialNetworkUserRelationshipPrediction-rusundevelopment
数据来源：互联网公开数据
标签：社交网络, 用户关系, 链接预测, 图分析, 数据挖掘, 机器学习, 推荐系统, 社交行为分析
数据概述：
该数据集包含来自社交网络的用户关系数据，用于预测用户之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态快照数据。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析一般社交网络中的用户关系。
数据维度：数据集包括ego_id（用户标识符），u（用户节点），v（目标节点），以及x1（关系特征，具体含义待定）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和建模。数据内容为用户间关系的特征表示，每个样本代表一个用户对(u, v)及其对应的特征。
来源信息： 数据来源于社交网络公开数据，已进行初步处理。
该数据集适合用于社交网络分析、用户关系预测和推荐系统等相关研究。
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、图挖掘、机器学习等领域的研究，如用户关系预测、社区发现、影响力分析等。
行业应用：可以为社交媒体平台、推荐系统等提供数据支持，尤其在好友推荐、用户行为分析、内容推荐等应用方面。
决策支持：支持社交网络平台的用户增长策略制定、用户关系维护，以及风险控制。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、社交网络分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解社交网络数据。
此数据集特别适合用于探索社交网络中用户关系的内在规律，帮助用户构建预测模型、优化推荐算法，提升社交平台的用户体验。
