图神经网络论文引用关系分析数据集GraphNeuralNetworkPaperCitationAnalysis-mahdirhakimi
数据来源：互联网公开数据
标签：图神经网络, 引文分析, 学术研究, 论文引用, 图结构数据, 机器学习, 知识图谱, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用于图神经网络（GNN）研究的论文引用关系数据，主要涉及不同论文之间的引用关系以及相关的特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集，用于分析论文之间的引用关系和网络结构。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可能包含全球范围内的学术论文。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，记录了论文的引用关系、节点特征（如论文内容特征）、以及图的结构信息。
数据格式：数据以多种格式提供，包括CSV、MATLAB的.mat文件、以及.ally、.index、.graph、.allx、.ty、.tx、.y、.x、.graph_jlgcn等文件，方便进行图结构数据的处理和分析。
来源信息：数据集来源于GLCN-tf项目，可能包含了多个学术论文数据集（如Cora、CiteSeer、PubMed等）的子集，并经过了处理和转换，以适应图神经网络模型的训练和评估。
该数据集适合用于图神经网络模型的研究与开发，以及图结构数据的分析和可视化。
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、图结构数据挖掘、引文网络分析等领域的学术研究，如论文引用预测、学术影响力评估、社区发现等。
行业应用：可以为学术出版、科研管理等行业提供数据支持，例如用于构建学术知识图谱、优化论文推荐系统、评估研究机构的学术产出。
决策支持：支持科研决策，帮助评估研究方向，优化研究资源配置。
教育和培训：作为图神经网络、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解图数据的特性和应用。
此数据集特别适合用于探索论文引用关系中的模式和规律，以及评估不同图神经网络模型在学术数据上的表现，帮助用户实现学术研究的深入分析和模型优化。
