社交关系匹配预测训练与测试数据集SocialRelationshipMatchingPredictionTrainingandTestingDataset-kaloyanyanchev
数据来源：互联网公开数据
标签：社交网络, 用户关系, 匹配预测, 机器学习, 二元分类, 数据挖掘, 用户行为, 训练测试
数据概述：
该数据集包含来自社交网络平台的用户关系数据，旨在用于训练和评估社交关系匹配预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的用户关系快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于模拟全球社交网络环境。
数据维度：数据集包含两份CSV文件，分别用于训练和测试。主要字段包括：
user_from_id：发起用户ID。
user_to_id：目标用户ID。
is_like：用户是否点赞，布尔值，表示用户之间的初步互动。
is_match：用户是否匹配（如好友关系、关注关系等），布尔值，表示用户之间的最终关系。
数据格式：CSV格式，分别提供lab2_train.csv（训练集）和lab2_test.csv（测试集）。训练集包含已知的is_like和is_match标签，测试集is_like和is_match标签未知，用于模型的预测和评估。
来源信息：数据来源未明确，但结构清晰，适合用于社交关系预测模型的构建与验证。
该数据集适用于社交网络分析、用户行为研究和机器学习模型训练。
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、用户关系挖掘、推荐系统等领域的研究，如用户相似度计算、好友推荐算法优化等。
行业应用：为社交平台提供数据支持，可用于改进用户匹配算法、提升用户互动体验、实现个性化推荐等。
决策支持：支持社交平台的用户关系管理、风险控制和内容推荐策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等相关课程的实训素材，帮助学生理解用户关系建模、二元分类等概念。
此数据集特别适合用于探索用户行为与社交关系之间的关联，并构建预测模型，从而优化社交平台的用户体验和运营策略。
