图神经网络节点分类数据集GraphNeuralNetworkNodeClassificationDataset-dionigonzlezjimnez
数据来源：互联网公开数据
标签：图神经网络, 节点分类, 链接预测, 社交网络, 机器学习, 图结构数据, 节点特征, 图分析
数据概述：
该数据集包含图结构数据，用于图神经网络的节点分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图数据。
地理范围：数据集的来源和覆盖范围未明确说明，但可用于通用的图神经网络节点分类实验。
数据维度：数据集包括以下几个关键文件：
edges.csv：定义了图中节点之间的连接关系（边）。
node_classification_train.csv：包含了用于训练的节点及其对应的类别标签。
node_features.csv：包含了每个节点的特征向量，用于节点表示。
node_test.csv：包含了用于测试的节点，用于评估模型性能。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构和内容符合图神经网络领域常用的数据集格式，例如用于节点分类和链接预测等任务。
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、图嵌入、节点分类等相关研究，可用于测试和评估不同的图神经网络模型。
行业应用：可用于社交网络分析、推荐系统、欺诈检测等领域，其中节点表示用户、商品等实体，边表示关系或交互。
决策支持：支持在图数据上进行预测和分析，例如预测用户行为、识别异常节点等。
教育和培训：作为图神经网络、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解图数据处理和模型构建。
此数据集特别适合用于探索图结构数据的特性，以及评估不同图神经网络模型在节点分类任务上的表现，帮助用户实现节点分类、链接预测等目标。
