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Data for: Visualizing Community Structured Complex Networks|复杂网络数据集|社区检测数据集

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Mendeley Data2024-06-25 更新2024-06-26 收录
复杂网络
社区检测
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https://data.mendeley.com/datasets/5dkvkbfzcs
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资源简介:
The datasets contain many famous complex networks and generated benchmarks, as well as some datasets collected from real-world websites. The Adjnoun Network (adj.gml) is an undirected network of common nouns and adjective adjacencies in the novel “David Copperfield” by 19th century English writer Charles Dickens, seen in reference [13] in our paper. The Celegansneural data set (celegansneural.gexf) contains the graph of interconnections among the neurons in the C.elegans nematode [25]. The Bottleneck Dolphin Network (dolphins.gml) records the relationship and interactions between different dolphins in New Zealand [26] and is a famous data set for community detection. The football club network (football.gexf) includes the American club members in universities and their connections, seen in reference [1]. The lesmis network records relationships around Les Mis´erables, a French historical novel by Victor Hugo, first published in 1862, which is considered one of the greatest novels of the 19th century. The LFR2500 network (LFR2500_1.gexf) is the network generated by LFR. The Karate Club Network is a famous network for testing community detection [5]. The primary school network includes collected data of contacts between students and teachers in a primary school, seen in [28]. The file titled "primaryschool.gml" is complete data and the file titled "primaryschool120.gexf" is the network by removing the edge with contacts less than 120 seconds. The skill graph network (skillgraph.gexf) indicates how different skills are connected in the resume. The network in the file titled "t2.gexf" records a propagation tree in Microblog. And the file titled "user.gexf" contains the user relationship network of the users involved in the information propagation.
创建时间:
2024-01-23
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2024)

中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 74 年(1951~2024 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致,仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新,以修正其长期趋势存在的问题。

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