图神经网络数据集GraphConvolutionalNetworkData-clecust1
数据来源：互联网公开数据
标签：图神经网络，数据集，图学习，机器学习，网络科学，深度学习，数据挖掘，计算机科学
数据概述： 该数据集包含用于图神经网络（图卷积网络）训练和测试的图结构数据，记录了各类图数据集的特征和标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2025年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的公开图数据集，包括社交网络，生物信息学，推荐系统等多个领域的图数据。
数据维度：数据集包括图的节点，边，节点特征，边特征，图标签等变量，适用于不同的图神经网络任务。
数据格式：数据提供为GraphML，GEXF，CSV等格式，便于进行图数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多个公开的图数据集（如PubMed，Cora，CiteSeer等），已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于图神经网络，图表示学习，网络科学等领域的研究和应用，特别是在节点分类，图分类，链接预测等技术任务中具有重要价值。
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，图表示学习等学术研究，如图节点分类，图分类，链接预测等。
行业应用：可以为社交网络分析，推荐系统，生物信息学等行业提供数据支持，特别是在图数据建模和图算法应用方面。
决策支持：支持图数据驱动的决策制定和策略优化，如社交网络分析，推荐系统优化等。
教育和培训：作为图神经网络，图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数据表示，图学习技术。
此数据集特别适合用于探索图神经网络在各类图数据任务中的表现与趋势，帮助用户实现节点分类，图分类，链接预测等目标，为图学习和网络科学提供数据支持。
