네트워크 분석 클래식 데이터 세트

기계 학습 분류 / 회귀 작업에 대한 몇 가지 고전적인 데이터 세트가 있습니다. 가장 인기있는 것은 :

• 아이리스 꽃 데이터 세트 ;
• 타이타닉 데이터 세트 ;
• 모터 트렌드 자동차 ;
• 기타

그러나 네트워크 분석 / 그래프 이론에 대한 유사한 데이터 세트를 아는 사람이 있습니까? 더 구체적- 비교 / 평가 / 학습을 위한 Gold 표준 데이터 세트를 찾고 있습니다.

1. 중심성 측정;
2. 네트워크 클러스터링 알고리즘.

공개적으로 사용 가능한 네트워크 / 그래프 목록이 필요하지는 않지만 실제로 알아야 할 몇 가지 데이터 세트가 있습니다.

편집하다:

"골드 표준 데이터 세트"에 정확한 기능을 제공하는 것은 매우 어렵지만 여기에 몇 가지 생각이 있습니다. 실제 클래식 데이터 세트는 다음 기준을 충족해야한다고 생각합니다.

• 기사 및 교과서에서 여러 참조;
• 잘 알려진 네트워크 분석 소프트웨어 패키지에 포함
• 충분한 존재 시간;
• 그래프 분석에 대한 여러 과정에서의 사용법.

관심 분야와 관련하여 정점 및 / 또는 사전 계산 된 (또는 사전 정의 된) "권한 점수"(예 : 중심성 추정)에 대한 레이블이있는 클래스도 필요합니다. 이 질문을 한 후 검색을 계속했으며 적절한 예가 있습니다.

• Zachary 's Karate Club : 1977 년에 소개되었으며, Google Scholar에 따르면 1.5k 번 이상 인용 된 정점은 Faction (클러스터링에 사용될 수 있음) 속성이 있습니다.
• Erdos Collaboration Network : 불행히도,이 네트워크를 데이터 파일 형식으로 찾지는 못했지만 다소 유명합니다. 누군가 수학자의 전문화 데이터로 네트워크를 풍부하게 할 경우 클러스터링 알고리즘 테스트에도 사용될 수 있습니다.

당신이 찾고있는 것은 KONECT 에서 찾을 수 있습니다 (웹 사이트는 쓰지 못했지만 곧 수정 될 것입니다!). 네트워크 분석을위한 가장 포괄적 인 데이터 수집입니다. 그러나 문제는 어느 것이 더 표준 적인가?

Zachary 's Karate Club을 제외하고는 분명한 대답이 없습니다!

Community Detection 알고리즘에서 문헌 검토를 수행하면 거의 모든 빛나는 논문이 다른 네트워크를 사용한다는 것을 알 수 있습니다. Andrea Lancichinetti와 Santo Fortunato가 벤치마킹 그래프를 위해 한 일을 제안합니다. 그들은 예 몇 가지 벤치 마크 그래프 생성 알고리즘 제안 이 하나 .

그것이 도움이되기를 바랍니다 :)

어쩌면 여기서 확인할 수 있습니다-http: //snap.stanford.edu/data/

각 데이터 세트마다 사용 된 저작물의 참조도 볼 수 있습니다

내가 아는 유일한 것은 Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스의 벤치 마크 데이터입니다.

이와 비슷한 링크를 찾을 수 있습니다 : http://istc-bigdata.org/index.php/benchmarking-graph-databases/

네트워크 분석 및 그래프 이론을 테스트 할 데이터를 찾을 수 있습니다.

또한 Twitter / Facebook의 API를 사용하여 자신의 데이터를 수집 할 수 있습니다. 당신이 찾고있는 데이터를 찾을 수없는 경우에도 제안입니다.