图神经网络节点嵌入数据集GraphNeuralNetworkNodeEmbeddings-kirtiyess
数据来源：互联网公开数据
标签：图神经网络, 节点嵌入, 图数据, 机器学习, 节点表示, 数据挖掘, 向量化, 复杂网络
数据概述：
该数据集包含图结构数据中的节点嵌入信息，用于表示图中节点的特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图结构数据。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于各种图结构数据分析场景。
数据维度：数据集的核心是节点嵌入向量，每个节点由一个128维的向量表示（由0到127的128个列构成）。
数据格式：CSV格式，文件名为node_embeddings.csv，其中每一行代表一个节点，每一列代表节点嵌入向量的一个维度。此外，还包含.gml和.graphml两种图数据格式文件。
来源信息：数据来源未明确，但数据已进行节点嵌入处理，可以直接用于图神经网络模型的训练和评估。
该数据集适合用于图神经网络相关的研究和应用，例如节点分类、链接预测、图可视化等。
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、图表示学习等领域的研究，例如探索不同嵌入方法对节点分类性能的影响。
行业应用：可以为社交网络分析、推荐系统、生物信息学等行业提供数据支持，用于用户画像构建、商品推荐、蛋白质相互作用预测等。
决策支持：支持基于图数据的决策制定，例如优化社交网络结构、改进推荐算法等。
教育和培训：作为图神经网络、数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解节点嵌入的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索图结构数据的节点表示方法，并评估不同嵌入方法在下游任务中的表现，例如节点分类、链接预测等。
