Twitter Data - NIPS 2012

This dataset consists of circles (or lists ) from Twitter. Twitter data was crawled from public sources. The dataset includes node features (profiles), circles, and ego networks. ##Dataset statistics |Attribute|Value| |————-|———-| |Nodes|81306| |Edges|1768149| |Nodes in largest WCC|81306 (1.000)| |Edges in largest WCC|1768149 (1.000)| |Nodes in largest SCC|68413 (0.841)| |Edges in largest SCC|1685163 (0.953)| |Average clustering coefficient|0.5653| |Number of triangles|13082506| |Fraction of closed triangles|0.06415| |Diameter (longest shortest path)|7| |90-percentile effective diameter|4.5| ##Source (citation) J. McAuley and J. Leskovec. Learning to Discover Social Circles in Ego Networks. NIPS, 2012. ##Files: |Attribute|Value| |————-|———-| |nodeId.edges |The edges in the ego network for the node nodeId . Edges are undirected for facebook, and directed (a follows b) for twitter and gplus

本数据集汇聚了源自Twitter的圆形数据集（或称列表）。Twitter数据源自公开资源。该数据集涵盖了节点特征（个人档案）、圆形结构以及自我网络。

## 数据集统计信息 | 属性 | 值 | |-------------------|-------| | 节点数 | 81306 | | 边数 | 1768149 | | 最大连通组件中的节点数 | 81306 (1.000) | | 最大连通组件中的边数 | 1768149 (1.000) | | 最大强连通组件中的节点数 | 68413 (0.841) | | 最大强连通组件中的边数 | 1685163 (0.953) | | 平均聚类系数 | 0.5653 | | 三角形数量 | 13082506 | | 封闭三角形比例 | 0.06415 | | 直径（最长最短路径） | 7 | | 90百分位数有效直径 | 4.5 |

## 来源（引用） J. McAuley 和 J. Leskovec. 在自我网络中学习发现社交圈。NIPS，2012。

## 文件信息 | 属性 | 值 | |-------------------|-------| | nodeId.edges | 节点 nodeId 的自我网络中的边。对于Facebook，边为无向，而对于Twitter和Gplus，边为有向（a 遵循 b）。