图神经网络节点分类数据集GraphNeuralNetworkNodeClassificationDataset-yuyangtao
数据来源：互联网公开数据
标签：图神经网络, 节点分类, 机器学习, 深度学习, 数据集, 向量化, 训练集, 验证集, 测试集
数据概述：
该数据集包含用于图神经网络（GNN）节点分类任务的数据，主要用于训练和评估GNN模型在节点层面的分类性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图数据。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图结构分析。
数据维度：数据集包括训练集（train_all_label_3.csv），验证集（valid_all_label_3.csv），测试集（test_all_label_3.csv）以及对应的拓扑数据（topo）和向量化数据（vec），并以3为文件名后缀进行区分。数据包含节点特征和标签，用于节点分类任务。
数据格式：CSV格式，提供了原始数据以及向量化后的数据，便于模型训练和评估。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构显示其适合用于图神经网络模型的训练与测试。
该数据集适合用于图神经网络模型的研究和开发，特别是用于节点分类任务。
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：适用于图神经网络、节点分类、图结构分析等相关领域的学术研究，例如，探索不同的GNN架构对节点分类效果的影响。
行业应用：可用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域，实现节点级别的预测和分类。
决策支持：支持基于图数据的决策制定和优化。
教育和培训：作为图神经网络、机器学习课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解和应用GNN模型。
此数据集特别适合用于探索图结构数据中的节点特征与类别标签之间的关系，帮助用户开发和评估节点分类模型，并提升预测精度。
