复杂网络数据集
时间: 2025-05-04 09:53:50 浏览: 20
### 复杂网络数据集概述
复杂网络的研究涉及多个领域,包括社交网络、生物网络、技术网络等。以下是几个常用的复杂网络数据集资源:
#### 1. **Stanford Large Network Dataset Collection (SNAP)**
Stanford University 提供了一个广泛使用的复杂网络数据集集合 SNAP[^5]。该平台涵盖了多种类型的网络结构,例如社交媒体网络、协作网络以及通信网络。这些数据集非常适合用于图分析和机器学习任务。
#### 2. **KONECT Project**
KONECT 是由 Koblenz Network Collection 维护的一个大型复杂网络数据库[^6]。它提供了超过 240 种不同的网络类型的数据集,覆盖范围从互联网拓扑到社会关系网等多种场景。每种数据集都附带详细的元信息描述其特性。
#### 3. **Network Repository**
这是一个专注于存储各种真实世界网络的在线仓库[^7]。除了提供下载链接外,还支持交互式的可视化功能以便于研究人员探索节点之间的连接模式。特别适合那些希望深入理解特定种类复杂系统的学者们使用。
#### 4. **DIMACS Implementation Challenges - Graph Partitioning and Graph Clustering Datasets**
DIMACS 主办了一系列关于图形分区与聚类问题的比赛,并收集了许多高质量的相关实例作为公开可用的数据源之一[^8]。对于从事算法开发或者性能评估工作的人员来说非常有价值。
```python
import networkx as nx
from snap import TUNGraph
# Example loading a dataset from SNAP using the TNEANet library
G = TUNGraph.New()
for line in open('email-Eu-core.txt', 'r'):
parts = line.strip().split()
G.AddEdge(int(parts[0]), int(parts[1]))
print(f"Number of nodes: {G.GetNodes()}")
print(f"Number of edges: {G.GetEdges()}")
```
以上代码片段展示了如何利用 Python 的 `snap` 库加载来自 Email-Eu-Core 数据集的信息并打印基本统计量。
---
阅读全文
相关推荐













