社交网络用户关系与行为预测数据集SocialNetworkUserRelationshipandBehaviorPrediction-yuanzhezhou
数据来源：互联网公开数据
标签：社交网络, 用户行为, 关系预测, 图神经网络, 机器学习, 数据挖掘, 节点分类, 链接预测
数据概述：
该数据集包含来自社交网络平台的用户关系和行为数据，旨在用于用户关系分析和行为预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确包含时间信息，可视为静态快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，为通用社交网络场景。
数据维度：
train.csv：包含用户节点标识符（nid）和标签（label），用于训练模型。
test.csv：包含用户节点标识符（nid），用于模型预测。
edges.csv：包含用户之间的连接关系，以节点对的形式呈现。
feat.npy：存储用户特征，用于节点表征。
数据格式：数据以多种格式提供，包括CSV和NumPy的.npy格式，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的社交网络数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于社交网络分析、用户行为预测和图神经网络等相关研究。
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、图神经网络和机器学习领域的学术研究，如节点分类、链接预测、社区发现等。
行业应用：为社交媒体平台、推荐系统和用户行为分析提供数据支持，尤其在用户画像构建、个性化推荐、风险控制等方面。
决策支持：支持社交网络平台的用户增长策略、内容推荐优化和用户关系管理。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和社交网络分析课程的实训材料，帮助学生理解和应用相关算法。
此数据集特别适合用于探索用户之间的关系模式，预测用户行为，并构建高效的社交网络分析模型，从而提升用户体验和平台价值。
