数据集概述
该数据集包含基于无标度随机网络结构生成的布尔网络实例，采用抑制剂主导规则设计逻辑函数。网络规模覆盖一千至十万个节点，入度最高达一千四百，以BoolNet格式存储，为布尔网络相关研究提供数据支持。
文件详解
- 代码与分析文件：
- Analysis.ipynb：Jupyter Notebook文件，用于生成网络的入度/出度散点图
- Generation.ipynb：Jupyter Notebook文件，生成网络的代码，需依赖colomoto_jupyter Python模块
- Analysis.html：HTML格式的分析结果文件，可能包含散点图可视化内容
- 布尔网络数据文件：
- random-{N}-{id}.bnet：共28个，BoolNet格式，包含N个组件的布尔网络实例，如random-1000-1.bnet、random-100000-2.bnet等
适用场景
- 复杂网络研究：分析无标度随机网络结构的拓扑特征与动态行为
- 布尔网络建模：验证抑制剂主导规则在大规模布尔网络中的应用效果
- 计算生物学研究：基于基因相关语义关键词，探索布尔网络在基因调控网络模拟中的潜力
- 算法性能测试：为布尔网络分析算法提供超大规模（十万节点）的测试数据
