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Facebook Social Network Dataset|社交网络数据集|用户关系分析数据集
收藏snap.stanford.edu2024-10-29 收录
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该数据集包含了Facebook用户之间的社交网络关系，包括用户ID、好友关系等信息。
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snap.stanford.edu
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Facebook社交网络数据集的构建基于Facebook平台上的用户互动数据，通过爬虫技术收集用户之间的连接关系、互动频率以及内容分享等信息。数据集涵盖了数百万用户及其互动行为，经过匿名化处理以保护用户隐私。数据清洗过程包括去除重复记录、填补缺失值以及标准化数据格式，确保数据质量与一致性。
特点
该数据集具有高度的多样性与复杂性，反映了社交网络中用户行为的动态变化。其特点包括大规模的用户基数、丰富的互动类型以及多维度的社交关系。此外，数据集提供了时间戳信息，允许研究者分析社交网络的演化过程。匿名化处理确保了数据的安全性，同时保留了研究价值。
使用方法
研究者可以利用该数据集进行社交网络分析、用户行为预测以及信息传播模型构建。通过分析用户连接模式，可以揭示社交网络的结构特征；通过互动频率分析，可以预测用户行为趋势；通过内容分享数据，可以研究信息在网络中的传播机制。数据集的多样性为跨学科研究提供了丰富的素材，适用于计算机科学、社会学、市场营销等多个领域。
背景与挑战
背景概述
Facebook社交网络数据集的诞生源于社交网络分析领域的迫切需求。随着社交媒体的迅猛发展，Facebook作为全球最大的社交平台之一，其用户行为和社交关系的数据具有极高的研究价值。该数据集的构建始于2000年代末，由Facebook公司主导，旨在为学术界和业界提供一个全面、真实的社交网络数据资源。通过分析这些数据，研究者们能够深入探讨社交网络的结构、信息传播机制以及用户行为模式，从而推动社交网络分析、推荐系统、信息传播等领域的研究进展。
当前挑战
Facebook社交网络数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据隐私和安全问题是重中之重，如何在确保用户隐私的前提下提供有价值的数据成为一大难题。其次，社交网络数据的动态性和复杂性使得数据采集和处理变得异常复杂，如何高效地更新和维护数据集也是一个持续的挑战。此外，数据集的规模庞大，如何有效地存储、管理和分析这些数据，以支持大规模的计算和研究需求，也是一项艰巨的任务。
发展历史
创建时间与更新
Facebook Social Network Dataset的创建时间可以追溯到2004年，即Facebook平台成立之初。随着Facebook用户数量的快速增长，该数据集也经历了多次更新，以反映社交网络的动态变化。
重要里程碑
2007年，Facebook推出了开放平台（Facebook Platform），允许第三方开发者访问和分析社交网络数据，这标志着Facebook Social Network Dataset开始在学术研究和商业应用中发挥重要作用。2010年，Facebook发布了Graph API，进一步增强了数据集的可访问性和分析能力，使其成为社交网络分析领域的核心资源。2018年，Facebook因数据隐私问题受到广泛关注，促使数据集的使用和共享政策进行了重大调整，以确保用户隐私和数据安全。
当前发展情况
当前，Facebook Social Network Dataset已成为社交网络分析和机器学习研究的重要基石。它不仅支持了大量关于社交网络结构、信息传播和用户行为的研究，还为推荐系统、广告定位和用户画像等商业应用提供了宝贵的数据资源。尽管面临数据隐私和伦理问题的挑战，Facebook持续优化数据集的管理和使用政策，以促进科学研究和商业创新的同时，确保用户数据的安全和隐私。
发展历程
- Facebook社交网络平台正式上线，标志着Facebook社交网络数据集的初步形成。
- Facebook开放平台（Facebook Platform）发布，允许第三方开发者访问和利用Facebook的数据，进一步丰富了数据集的内容。
- Facebook推出Graph API，首次公开了部分社交网络数据，为学术研究和商业应用提供了数据支持。
- Facebook社交网络数据集首次在学术研究中被广泛应用，特别是在社交网络分析和用户行为研究领域。
- Facebook社交网络数据集在多个国际数据挖掘竞赛中被用作基准数据集，推动了数据挖掘技术的发展。
- Facebook发布Open Graph协议，进一步开放了社交网络数据，促进了数据集的多样性和深度。
- Facebook社交网络数据集在隐私保护和数据安全方面进行了重大改进，以应对日益增长的数据隐私关注。
- Facebook社交网络数据集在COVID-19疫情期间被用于研究社交网络对公共卫生信息传播的影响，展示了其在公共健康领域的应用潜力。
常用场景
经典使用场景
在社交网络分析领域，Facebook Social Network Dataset 被广泛用于研究用户之间的互动模式和社区结构。该数据集包含了用户之间的连接关系，使得研究者能够深入探讨社交网络中的信息传播、影响力扩散以及社区形成等经典问题。通过分析这些数据，研究者可以揭示社交网络中的核心节点、信息传播路径以及社区的动态变化，从而为社交网络的优化和管理提供科学依据。
衍生相关工作
基于 Facebook Social Network Dataset，研究者们开展了一系列相关工作。例如，一些研究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和效率。此外，还有研究探讨了社交网络中的影响力最大化问题，提出了新的影响力传播模型和优化策略。这些衍生工作不仅丰富了社交网络分析的理论基础，也为实际应用提供了新的工具和方法，推动了社交网络领域的持续发展。
数据集最近研究
最新研究方向
在社交网络分析领域，Facebook Social Network Dataset 作为研究社交行为和网络结构的重要资源，近期研究聚焦于用户隐私保护与数据匿名化技术。随着数据隐私法规的日益严格，研究者们致力于开发更高效的匿名化算法，以确保用户数据在分析过程中不被泄露。此外，该数据集还被广泛应用于社交网络中的影响力传播模型研究，探索信息如何在网络中扩散及其对用户行为的影响。这些研究不仅推动了社交网络分析的理论发展，也为实际应用中的隐私保护和信息传播策略提供了科学依据。
相关研究论文
- 1The Anatomy of the Facebook Social GraphUniversity of Milan · 2011年
- 2The Spread of True and False News OnlineMassachusetts Institute of Technology · 2018年
- 3Social Network Analysis: A Review of Research Trends and ApplicationsUniversity of São Paulo · 2020年
- 4The Role of Social Networks in Information DiffusionUniversity of Southern California · 2018年
- 5Predicting Tie Strength in Large Online Social NetworksUniversity of California, Irvine · 2019年
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
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优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
ROBEL
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arXiv 收录
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灌溉耕地分布是开展生态、水文和气候研究的关键数据，并在水土资源管理中具有特别重要的地位。通过半自动机器学习模型，融合多源遥感数据（包括耕地分布、植被指数、水稻田分布）、灌溉统计和调查数据，以及灌溉适宜性分析，生成了中国逐年、250米灌溉耕地分布图（CIrrMap250）。利用2万个参考样本和高分辨率灌溉取水数据，对灌溉耕地分布数据的精度进行评估。结果显示，CIrrMap250在2000年、2010年和2020年的总体精度为0.79-0.88，优于现有的同类产品。
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RML24
RML24是首个专门为卫星信号识别和解调的深度学习应用设计的数据集。它整合了遥测和通信信号在遥测、跟踪和指挥（TT&C）系统中，并模拟了真实卫星信道中的信号损伤效应。该数据集利用软件定义无线电（SDR）平台和射频（RF）收发器进行严格的空中测量，并验证收集的数据。RML24为研究人员提供了基本的数据和建模基准，以促进智能和自适应卫星通信系统的算法验证和发展，推动数据驱动卫星通信技术的发展。
github 收录
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www.cnemc.cn 收录
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国家青藏高原科学数据中心 收录