Stanford Large Network Dataset Collection

斯坦福大型网络数据集集合是什么？

• 斯坦福大型网络数据集集合是由斯坦福大学维护的公开网络数据资源库，专注于提供多领域复杂网络的结构化数据。
• 涵盖社交网络、通信网络、生物网络、商品交互网络等类型，包含节点、边及其属性的标准化数据文件。
• 数据集规模从数千节点到百万级节点不等，支持图论、机器学习、数据挖掘等领域的基础研究和算法验证。

斯坦福大型网络数据集集合的功能特点

• 多维度数据覆盖：包含用户社交关系、商品评论交互、论文引用网络等真实场景数据，支持跨领域研究。
• 结构化预处理：数据以边列表、邻接矩阵或JSON格式提供，附带节点属性、时间戳等元数据说明文件。
• 开放性与兼容性：所有数据集免费公开，支持Python、R、MATLAB等工具解析，兼容NetworkX、Gephi等分析平台。
• 动态更新机制：定期纳入新兴领域数据集，例如电子商务用户行为、在线社区互动等时效性较强的网络数据。

斯坦福大型网络数据集集合如何使用？

• 数据获取：通过官网分类导航或搜索功能定位目标数据集，下载包含数据文件和元数据说明的压缩包。
• 基础分析：使用NetworkX加载边列表文件构建图结构，计算节点度分布、聚类系数等网络拓扑指标。
• 高级应用：结合PyTorch Geometric或DGL框架实现图神经网络训练，完成节点分类、链接预测等任务。
• 案例建模：例如将亚马逊商品评论数据构建为异构网络，用户和商品作为节点，评论关系作为带权边。

斯坦福大型网络数据集集合的应用场景

• 社交网络分析：研究关注网络的社区结构，识别意见领袖和传播路径。
• 推荐系统优化：基于用户-商品二部图网络，开发基于图嵌入的协同过滤算法。
• 复杂网络研究：分析蛋白质相互作用网络的鲁棒性，模拟节点失效对网络连通性的影响。
• 图机器学习：利用引文网络数据训练GNN模型，实现学术论文的自动分类和影响力预测。