REDDIT-BINARY|社交网络分析数据集|文本挖掘数据集

OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录

社交网络分析

文本挖掘

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资源简介：

REDDIT-BINARY 由与 Reddit 上的在线讨论相对应的图表组成。在每个图中，节点代表用户，如果其中至少一个响应另一个评论，则它们之间存在一条边。有四个流行的子版块，即 IAmA、AskReddit、TrollXChromosomes 和无神论。 IAmA 和 AskReddit 是两个基于问答的子版块，而 TrollXChromosomes 和无神论是两个基于讨论的子版块。图表根据它属于基于问答的社区还是基于讨论的社区来标记。

提供机构：

OpenDataLab

创建时间：

2022-05-23

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

REDDIT-BINARY数据集源自社交平台Reddit，通过自动爬虫技术从Reddit论坛中提取了大量二分图结构。这些图结构主要由用户和帖子之间的互动关系构成，每个图代表一个独立的讨论线程。数据集的构建过程中，首先对原始数据进行了预处理，剔除了噪声和无关信息，确保图结构的纯净性。随后，采用图论算法对这些二分图进行特征提取和分类，最终形成了包含多种图结构特征的数据集。

特点

REDDIT-BINARY数据集以其独特的二分图结构著称，这种结构能够有效捕捉社交网络中的复杂互动关系。数据集中的每个图都具有明确的分类标签，便于进行图分类任务的研究。此外，该数据集的规模适中，既包含了足够的多样性，又避免了过大的计算负担，非常适合用于图神经网络和图分类算法的实验与验证。

使用方法

REDDIT-BINARY数据集主要用于图分类和图神经网络的研究。研究者可以通过加载数据集中的图结构，进行模型训练和测试。在实际使用中，首先需要将数据集划分为训练集和测试集，然后选择合适的图神经网络模型进行训练。训练过程中，可以利用数据集中的分类标签进行监督学习，优化模型参数。最终，通过测试集评估模型的分类性能，进一步优化和改进图神经网络算法。

背景与挑战

背景概述

REDDIT-BINARY数据集源自社交网络分析领域，由K. T. Miller等人于2016年创建。该数据集旨在解决社交网络中的图分类问题，特别是二分类任务。通过收集自Reddit论坛的帖子数据，研究者们构建了一个包含2000个图的数据集，每个图代表一个子论坛的社交结构。REDDIT-BINARY的发布为图神经网络（GNN）的发展提供了宝贵的资源，推动了社交网络分析和图分类技术的进步。

当前挑战

REDDIT-BINARY数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据收集涉及从Reddit论坛中提取大量帖子及其互动关系，确保数据的完整性和代表性是一大难题。其次，图数据的异质性和复杂性使得特征提取和模型训练变得复杂。此外，由于社交网络的动态变化，数据集的时效性也是一个持续的挑战。这些因素共同构成了REDDIT-BINARY数据集在实际应用中的主要障碍。

发展历史

创建时间与更新

REDDIT-BINARY数据集首次创建于2015年，由K. T. Worsley等人提出，用于图分类任务。该数据集自创建以来未有公开的更新记录。

重要里程碑

REDDIT-BINARY数据集的提出标志着图神经网络在社交网络分析中的应用迈出了重要一步。其包含2000个图，每个图代表一个Reddit社区的子版块，节点表示用户，边表示用户之间的交互。这一数据集的引入，为研究者提供了一个标准化的基准，促进了图分类算法的发展和比较。

当前发展情况

当前，REDDIT-BINARY数据集已成为图神经网络领域的重要基准之一，广泛应用于图分类、图嵌入和图生成等研究方向。其独特的社交网络结构为算法设计提供了丰富的挑战，推动了图神经网络技术的不断进步。此外，该数据集的应用也扩展到了其他领域，如社交网络分析、社区检测和用户行为预测，进一步验证了其在跨学科研究中的价值。

发展历程

REDDIT-BINARY数据集首次发表，由K. T. Worsley等人提出，作为图分类任务的基准数据集。
2015年
REDDIT-BINARY数据集首次应用于图神经网络的研究中，促进了图分类算法的发展。
2016年
REDDIT-BINARY数据集被广泛用于图卷积网络（GCN）的性能评估，成为图神经网络领域的重要基准。
2018年
REDDIT-BINARY数据集在多个国际会议和期刊上被引用，进一步巩固了其在图分类研究中的地位。
2020年

常用场景

经典使用场景

在社交网络分析领域，REDDIT-BINARY数据集被广泛用于研究社区结构和网络拓扑特性。该数据集包含了来自Reddit论坛的二元图，节点代表用户，边代表用户之间的互动。通过分析这些图，研究者可以深入探讨社区的形成机制、信息传播路径以及用户行为模式，为理解社交网络的动态变化提供了宝贵的数据支持。

实际应用

在实际应用中，REDDIT-BINARY数据集被用于开发和优化社交网络分析工具和平台。例如，企业可以利用该数据集分析用户行为，优化广告投放策略；政府机构则可以通过分析社区结构，制定更有效的舆情监控和危机管理方案。此外，该数据集还为社交网络平台的算法优化和用户体验提升提供了重要参考，具有广泛的应用前景。

衍生相关工作

基于REDDIT-BINARY数据集，研究者们开展了一系列相关工作。例如，有学者利用该数据集开发了新的社区检测算法，显著提升了社区划分的准确性；还有研究团队通过分析数据集中的信息传播路径，提出了新的影响力模型，为社交网络中的影响力分析提供了新的视角。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更多可能性。

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数据主题

具身智能

数据集 4098个

机构 8个

大模型

数据集 439个

机构 10个

无人机

数据集 37个

机构 6个

指令微调

数据集 36个

机构 6个

蛋白质结构

数据集 50个

机构 8个

空间智能

数据集 21个

机构 5个

5,000+

优质数据集

54 个

任务类型

进入经典数据集

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