图神经网络交易行为网络数据集GraphNeuralNetworkTransactionBehaviorNetworkDataset-tirapatrs
数据来源：互联网公开数据
标签：图神经网络, 交易行为, 金融风控, 欺诈检测, 节点分类, 链路预测, 时间序列分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含交易行为网络数据，记录了交易节点及其之间的交互关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录包含时间戳信息，反映交易发生的时间顺序。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可推测为通用交易行为数据。
数据维度：
nodes.csv：包含交易节点的详细信息，包括节点ID（txId），节点类别（class，可能代表不同的账户类型或状态），时间戳（timestamp），以及160个数值型特征（2-166），这些特征可能代表与交易相关的各种属性，如交易额度、频率等。
edges.csv：包含交易边的数据，即交易之间的连接关系，包括起始节点ID（txId1）和目标节点ID（txId2）。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和图结构构建。数据已进行初步处理，可直接用于建模分析。
该数据集适合用于图神经网络相关的研究，例如节点分类、链路预测和图表示学习。
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：适用于金融风控、欺诈检测等领域的研究，可以用于构建和评估图神经网络模型，分析交易行为模式，识别潜在的风险交易。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，用于构建反欺诈系统、风险评估模型，以及优化交易监控流程。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其更有效地识别和预防金融欺诈行为。
教育和培训：作为图神经网络、金融风险管理、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交易行为网络分析。
此数据集特别适合用于探索交易行为在图结构中的规律和模式，帮助用户实现风险评估、欺诈检测等目标，并提升金融安全领域的预测精度。
