图神经网络GNN应用数据集-geuttalawalid

图神经网络GNN应用数据集-geuttalawalid

数据来源:互联网公开数据

标签:图神经网络,GNN,数据集,机器学习,图结构数据,节点分类,链接预测,图表示学习,人工智能

数据概述: 该数据集包含用于图神经网络(GNN)模型训练和评估的各种图结构数据。主要特征如下: 时间跨度: 数据集无特定时间跨度,数据内容主要反映图结构及其相关属性,而非时间序列数据。 地理范围: 数据集无特定地理范围,数据类型涵盖多个领域,例如社交网络、知识图谱、生物信息学等。 数据维度: 数据集包括图的节点、边、节点属性和图的全局属性。具体数据项包括节点特征、边权重、标签(用于节点分类或链接预测)、图的结构信息(邻接矩阵或邻接列表)等。 数据格式: 数据提供多种格式,如CSV、JSON、图数据库格式(如Neo4j)等,以便于不同 GNN 模型的应用和数据处理。 来源信息: 数据来源于公开数据集,例如社交网络数据、引文网络数据、生物医学网络数据、以及其他图结构数据集,并已进行标准化处理。 该数据集适合用于图神经网络模型开发、图结构数据分析、节点分类、链接预测、图表示学习等研究和应用。

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: 适用于图神经网络模型的研究与评估,例如不同 GNN 架构的比较、图结构数据分析、节点分类、链接预测等学术研究。 行业应用: 可以为社交网络分析、推荐系统、药物发现、金融风控、交通网络分析等行业提供数据支持,例如用户行为分析、知识图谱构建、化合物性质预测等。 决策支持: 支持企业和组织在复杂网络中进行决策,例如优化社交媒体推荐算法、改进金融风险评估模型等。 教育和培训: 作为图神经网络、机器学习和数据科学课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解图结构数据分析和 GNN 模型。 此数据集特别适合用于探索图结构数据的规律与趋势,帮助用户实现节点分类、链接预测、图表示学习等目标,推动图神经网络技术在各个领域的应用。

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数据与资源

附加信息

字段
版本 1.0
数据集大小 73.72 MiB
最后更新 2025年5月29日
创建于 2025年5月29日
声明 当前数据集部分源数据来源于公开互联网,如果有侵权,请24小时联系删除(400-600-6816)。