动态链路预测优化评估数据集

数据集概述

本数据集是为“动态链路预测优化评估”研究准备的实验数据，遵循基线方法的数据预处理策略。包含原始网络文件及预处理后的特征文件，支持动态链路预测模型的训练与评估，为该领域的算法研究提供标准化数据支持。

文件详解

• 原始网络文件:
• .csv: CSV格式文件，存储原始网络边列表。每行代表一条边，字段格式为source_node（源节点）、destination_node（目标节点）、timestamp（时间戳）、edge_label（边标签，无则填充0）、edge_features（边特征数组，无则填充0）。首行为格式说明。
• 预处理文件（用于模型输入）:
• .csv: CSV格式文件，包含带时间戳的边列表。
• .npy: NPY格式文件，以二进制存储边特征的密集数据。
• .npy: NPY格式文件，以二进制存储节点特征的密集数据（无特征则用零向量）。
• 辅助文件:
• datasets_readme.md: MD格式说明文档，介绍数据集结构与预处理规则。
• 压缩包文件: 如Contacts.zip、TG_network_datasets.zip等14个ZIP格式压缩包，包含各类网络数据集。

适用场景

• 动态链路预测模型评估: 用于测试不同算法在时间序列网络中的链路预测性能。
• 时序网络分析: 研究网络结构随时间的演化规律及特征影响。
• 图机器学习研究: 支持动态图模型的训练、验证与对比实验。
• 数据预处理方法验证: 验证基线预处理策略在动态链路预测任务中的有效性。