社交网络节点嵌入测试数据集SocialNetworkNodeEmbeddingTestData-yangz0ey
数据来源：互联网公开数据
标签：社交网络, 节点嵌入, 图神经网络, 机器学习, 文本分析, 数据挖掘, 相似度计算, 社区发现
数据概述：
该数据集包含来自社交网络的数据，记录了用于测试节点嵌入算法的结构化数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态快照数据。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于模拟各类社交网络场景。
数据维度：数据集包括节点信息和预计算的节点嵌入向量，具体字段和数据内容依赖于原始数据集的结构。
数据格式：CSV格式，文件名为test_node2vec.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于用于测试节点嵌入算法的模拟或真实社交网络数据，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于图神经网络、节点嵌入、社区发现等相关领域的研究和应用。
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、图神经网络、节点嵌入算法的评估与研究，如节点相似度计算、社区结构分析等。
行业应用：可以为社交媒体分析、推荐系统、用户行为分析等领域提供数据支持，特别是在改进用户个性化推荐、社群发现等方面。
决策支持：支持社交网络平台优化用户体验，提升用户粘性，优化内容推荐策略。
教育和培训：作为图神经网络、社交网络分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解社交网络结构和节点嵌入技术。
此数据集特别适合用于验证和比较不同节点嵌入算法的效果，探索社交网络中的节点关系和社区结构，帮助用户提升模型性能，优化网络结构。
