社交网络用户关系预测数据集_Social_Network_User_Relationship_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：社交网络, 图神经网络, 链接预测, 用户关系, 机器学习, 数据挖掘, 节点特征, 关系预测
数据概述：
该数据集包含来自社交网络的图数据，记录了用户之间的连接关系，用于预测用户间是否存在连接。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态网络结构快照。
地理范围：数据来源未明确，但适用于通用社交网络分析场景。
数据维度：数据集包括用户节点以及节点间的连接关系，并提供了经过特征工程处理后的数据。关键数据项包括：source_node（源节点ID）, destination_node（目标节点ID），以及用于训练和测试的标签数据。
数据格式：数据集包含多种格式，包括CSV、H5和Python的pickle文件(.p)，其中CSV文件包含了节点关系和经过特征工程处理后的数据，H5文件可能包含大规模数据存储，.p文件用于存储Python对象，如缺失边信息。
来源信息：数据来源于社交网络平台，经过了预处理和特征工程，包括节点特征提取和链接预测任务所需的数据准备。
该数据集适合用于社交网络分析、图神经网络、链接预测等研究和技术应用。
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、链接预测等领域的学术研究，如用户行为分析、社区发现、关系推荐等。
行业应用：可以为社交媒体平台、推荐系统等提供数据支持，特别是在用户关系预测、好友推荐、内容传播分析等方面。
决策支持：支持社交网络平台的用户增长策略、内容推荐策略优化，以及风险控制（如恶意账号检测）等。
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数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索社交网络中用户关系的形成与演变规律，帮助用户实现链接预测、个性化推荐等目标。
