图神经网络节点表示学习性能评估数据集GraphNeuralNetworkNodeRepresentationLearningPerformanceEvaluation-geuttalawalid
数据来源：互联网公开数据
标签：图神经网络, 节点表示, 性能评估, 机器学习, 复杂网络, 数据分析, 可视化, 模型比较
数据概述：
该数据集包含用于评估图神经网络（GNN）在节点表示学习任务中性能的数据，主要来源于对不同GNN模型在多种网络结构上的实验结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态实验结果集合。
地理范围：实验数据未限定地理范围，主要关注网络结构和模型表现。
数据维度：数据集包括实验结果的多个维度，例如：模型类型（model）、特征类型（feat_type）、网络名称（network_name）、以及多种性能指标的上下限，例如ER（边缘重建）、WS（弱连通性）、BA（平均节点度）和grid_tr（网格传递）。此外，还包含用于配置实验的JSON文件、模型参数文件（.pth、.pt、.h5）以及可视化结果（.png）。
数据格式：数据主要以CSV格式存储，例如stanford_output.csv和stanford_output_testing.csv，便于数据分析和模型评估。同时包含JSON格式的配置文件，以及用于模型存储的二进制文件。
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、复杂网络分析、机器学习等领域的研究，可以用于比较不同GNN模型的性能，分析网络结构对模型的影响，以及探索节点表示学习的优化方法。
行业应用：可为社交网络分析、推荐系统、生物信息学等行业提供数据支持，用于评估和改进基于图结构的机器学习模型。
决策支持：支持模型选择和参数调优，帮助研究人员和工程师在实际应用中选择最佳的GNN模型。
教育和培训：作为图神经网络相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解GNN模型、评估指标和实验流程。
此数据集特别适合用于评估和比较不同GNN模型的性能，探索影响节点表示学习效果的关键因素，并为实际应用中的模型选择和优化提供参考。
