网络社区结构分析数据集KitsuneGraphCommunityDataset-julienmichel157
数据来源：互联网公开数据
标签：网络分析，社区检测，数据集，社交网络，机器学习，图论，数据挖掘，算法研究
数据概述： 该数据集来源于Kitsune项目，主要记录了网络社区的结构和节点关系信息，适用于社区检测、网络分析和图算法研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的多个网络社区，包括社交网络、论坛、在线社区等。
数据维度：数据集包括社区节点的ID、节点属性、连接关系、互动频率等变量。还包括社区结构特征，如节点度、聚类系数等。
数据格式：数据提供为GraphML和CSV格式，便于进行网络分析和图算法处理。
来源信息：数据来源于Kitsune项目的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络科学、社交网络分析、图算法研究等领域，尤其在社区检测、网络结构分析及图算法优化等方面具有重要应用价值。
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：适用于网络社区结构分析、社区检测算法研究，如社区划分、节点重要性评估等。
行业应用：可以为社交媒体、在线社区等平台提供数据支持，特别是在社区管理、用户行为分析方面。
决策支持：支持网络平台的结构优化和社区管理策略制定，帮助平台制定科学的社区发展策略。
教育和培训：作为网络科学、数据挖掘及图算法课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社区结构、图算法及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索网络社区的结构特征与演化趋势，帮助用户实现社区检测、网络结构优化等目标，促进网络科学和社交网络分析技术的发展。
