有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
SNAP|网络分析数据集|数据科学数据集
收藏snap.stanford.edu2024-11-01 收录
下载链接：
http://snap.stanford.edu/data/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
SNAP（Stanford Network Analysis Project）是一个由斯坦福大学网络分析项目组维护的数据集集合，主要包含社交网络、网页链接、通信网络等多种类型的网络数据。这些数据集广泛用于网络科学、社会网络分析、机器学习等领域的研究。
提供机构：
snap.stanford.edu
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
SNAP数据集的构建基于大规模社交网络的分析与挖掘，通过爬取和整理多个社交平台的数据，包括用户关系、互动行为和内容发布等信息。数据集的构建过程中，采用了先进的网络爬虫技术和数据清洗算法，确保数据的完整性和准确性。此外，数据集还经过匿名化处理，以保护用户隐私。
特点
SNAP数据集以其庞大的规模和多样化的数据类型著称，涵盖了数百万用户的社交网络结构和行为数据。该数据集不仅包括用户之间的连接关系，还包含了丰富的用户生成内容，如文本、图片和视频等。这些特点使得SNAP数据集成为研究社交网络分析、信息传播和用户行为模式的理想选择。
使用方法
使用SNAP数据集时，研究人员可以利用其丰富的社交网络结构和用户行为数据，进行多种分析和建模。例如，可以通过分析用户之间的连接关系，研究社交网络的拓扑结构和社区发现；通过分析用户生成内容，研究信息传播路径和影响力扩散。此外，SNAP数据集还支持多种数据挖掘和机器学习算法的应用，为社交网络分析提供了强大的数据支持。
背景与挑战
背景概述
SNAP（Stanford Network Analysis Project）数据集由斯坦福大学网络分析项目团队开发，旨在为社会网络分析提供一个全面且高质量的数据资源。该数据集涵盖了多种类型的网络数据，包括社交网络、通信网络和合作网络等，为研究者提供了丰富的数据支持。自2009年发布以来，SNAP数据集已成为社会网络分析领域的重要工具，推动了多个前沿研究的发展，如社区检测、信息传播和网络结构分析等。
当前挑战
尽管SNAP数据集在社会网络分析领域具有广泛的应用，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的多样性和复杂性要求研究者具备高度的数据处理和分析能力。其次，隐私保护和数据安全问题也是SNAP数据集面临的重要挑战，如何在保证数据可用性的同时确保用户隐私不受侵犯，是当前亟待解决的问题。此外，随着网络规模的不断扩大，如何高效地存储和处理大规模网络数据，也是SNAP数据集未来发展中需要克服的难题。
发展历史
创建时间与更新
SNAP数据集由斯坦福大学网络分析项目（Stanford Network Analysis Project）创建，首次发布于2004年，旨在为社会网络分析提供一个全面的数据资源。该数据集定期更新，以反映网络结构和行为的变化，最近一次重大更新发生在2021年。
重要里程碑
SNAP数据集的一个重要里程碑是其在2009年发布的Epinions和Slashdot社交网络数据，这些数据为研究在线社交网络的结构和动态提供了宝贵的资源。此外，2014年发布的斯坦福大型网络数据集集合（SNAP Collection）进一步扩展了数据集的规模和多样性，涵盖了从社交网络到生物网络的多种类型。这些里程碑事件不仅推动了社会网络分析领域的发展，也为跨学科研究提供了丰富的数据支持。
当前发展情况
当前，SNAP数据集已成为社会网络分析和复杂网络研究领域的核心资源之一。它不仅支持了大量的学术研究，还为工业界提供了数据驱动的决策支持。随着大数据和人工智能技术的快速发展，SNAP数据集也在不断扩展和优化，以适应新的研究需求和技术挑战。其对相关领域的贡献不仅体现在数据资源的丰富性上，更在于其推动了网络科学理论和应用的深入发展，为理解和预测复杂网络行为提供了坚实的基础。
发展历程
- SNAP数据集首次由斯坦福大学的Jure Leskovec教授及其团队发布，旨在为社交网络分析提供一个标准化的数据资源。
- SNAP数据集开始被广泛应用于社交网络分析、图论研究以及机器学习等领域，成为学术界和工业界的重要参考数据集。
- SNAP数据集增加了对大规模网络数据的支持，包括社交网络、互联网图和生物网络等，进一步扩展了其应用范围。
- SNAP数据集引入了新的数据处理工具和算法，提升了数据集的可用性和分析效率，促进了相关研究的深入发展。
- SNAP数据集发布了其最新的版本，包含了更多类型的网络数据和更丰富的元数据，继续推动社交网络和图分析领域的研究进展。
常用场景
经典使用场景
在社交网络分析领域，SNAP数据集被广泛用于研究用户行为和网络结构。通过分析SNAP数据集中的用户交互数据，研究者能够深入探讨社交网络中的信息传播机制、用户影响力以及社区结构等关键问题。例如，SNAP数据集常用于构建和验证社交网络模型，以预测用户行为和网络动态。
实际应用
在实际应用中，SNAP数据集被用于开发和优化社交网络平台的功能。例如，通过分析SNAP数据集，企业可以更好地理解用户行为，从而设计更有效的广告投放策略和用户推荐系统。此外，SNAP数据集还被用于网络安全领域，帮助识别和预防社交网络中的恶意行为和虚假信息传播。
衍生相关工作
基于SNAP数据集，研究者们开展了一系列经典工作。例如，SNAP数据集被用于开发社交网络中的影响力最大化算法，以识别最具影响力的用户。此外，SNAP数据集还启发了社区检测算法的研究，帮助识别社交网络中的紧密联系群体。这些衍生工作不仅丰富了社交网络分析的理论体系，也为实际应用提供了技术支持。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
jpft/danbooru2023
Danbooru2023是一个大规模的动漫图像数据集，包含超过500万张由爱好者社区贡献并详细标注的图像。图像标签涵盖角色、场景、版权、艺术家等方面，平均每张图像有30个标签。该数据集可用于训练图像分类、多标签标注、角色检测、生成模型等多种计算机视觉任务。数据集基于danbooru2021构建，扩展至包含ID #6,857,737的图像，增加了超过180万张新图像，总大小约为8TB。图像以原始格式提供，分为1000个子目录，使用图像ID的模1000进行分桶，以避免文件系统性能问题。
hugging_face 收录
CatMeows
该数据集包含440个声音样本，由21只属于两个品种（缅因州库恩猫和欧洲短毛猫）的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定，包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外，还有一个额外的zip文件，包含被排除的录音（非喵声）和未剪辑的连续发声序列。
huggingface 收录
TM-Senti
TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集，包含超过1.84亿条推文，覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档，可以完全重新构建，包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富，涵盖多种语言，主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中，研究团队精心筛选了表情符号和表情，确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛，旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题，特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。
arXiv 收录
中国行政区划shp数据
中国行政区划数据是重要的基础地理信息数据，目前不同来源的全国行政区划数据非常多，但能够开放获取的高质量行政区域数据少之又少。基于此，锐多宝的地理空间制作一套2013-2023年可开放获取的高质量行政区划数据。该套数据以2022年国家基础地理信息数据中的县区划数据作为矢量基础，辅以高德行政区划数据、天地图行政区划数据，参考历年来民政部公布的行政区划为属性基础，具有时间跨度长、属性丰富、国界准确、更新持续等特性。 中国行政区划数据统计截止时间是2023年2月12日，包含省、市、县、国界、九段线等矢量shp数据。该数据基于2020年行政区划底图，按时间顺序依次制作了2013-2023年初的行政区划数据。截止2023年1月1日，我国共有34个省级单位，分别是4个直辖市、23个省、5个自治区和2个特别行政区。截止2023年1月1日，我国共有333个地级单位，分别是293个地级市、7个地区、30个自治州和3个盟，其中38个矢量要素未纳入统计（比如直辖市北京等、特别行政区澳门等、省直辖县定安县等）。截止2023年1月1日，我国共有2843个县级单位，分别是1301个县、394个县级市、977个市辖区、117个自治县、49个旗、3个自治旗、1个特区和1个林区，其中9个矢量要素未纳入县级类别统计范畴（比如特别行政区香港、无县级单位的地级市中山市东莞市等）。
CnOpenData 收录
Movies Dataset
这个数据集包含电影的详细信息，包括电影名称、评分、类型、年份、发布日期、IMDb评分、投票数、导演、编剧、主演、制作国家、预算、总收入、制作公司和电影时长。
github 收录