SubgraphV2数据集-vincentholmes
数据来源：互联网公开数据
标签：图神经网络，数据集，社交网络，推荐系统，图结构，机器学习，数据挖掘，网络分析
数据概述： 该数据集包含用于图神经网络（GNN）研究的社交网络数据，是Subgraph数据集的第二版，旨在促进图结构数据的分析和应用。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度不明确，但通常涵盖一段时间内的社交网络活动。
地理范围：数据来源于多个社交网络平台，可能包含全球范围内的用户和交互数据。
数据维度：数据集包括节点（用户）特征、边（用户之间的关系）以及图结构信息。节点特征可能包括用户属性、行为数据等；边可能包括好友关系、互动记录等；图结构信息描述了节点之间的连接关系。
数据格式：数据以图结构的数据格式提供，如JSON、CSV等，方便进行图数据处理和分析。数据可能经过清洗和预处理，以确保数据质量和一致性。
来源信息：数据来源于公开的社交网络平台数据或模拟数据，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于图神经网络、社交网络分析、推荐系统、社区发现等领域的研究和应用。
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：适用于图神经网络、社交网络分析、推荐系统、社区发现等学术研究，如用户行为分析、社交关系预测等。
行业应用：可以为社交媒体、电商平台等行业提供数据支持，特别是在用户画像、推荐系统、欺诈检测等方面。
决策支持：支持社交网络平台的优化、用户行为分析和个性化推荐策略的制定。
教育和培训：作为图神经网络、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图结构数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索图神经网络在社交网络中的应用，帮助用户实现用户行为预测、关系推断、推荐系统优化等目标，促进图结构数据分析技术的发展。
