北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院 发布 GGBond Graph 数据集, 应用在 社交网络分析、推荐系统 领域

北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院 本次发布的数据集 GGBond Graph, GGBond Graph是一个多层次的异构社交图，旨在模拟用户在推荐干预下的行为演化。该数据集由北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院科学与技术学院以及北京师范大学自然科学高等研究院数学研究中心创建。数据集大小和Tokens数在论文中未提及。数据集来源于匿名化的斯坦福Facebook社交图，并通过结构驱动推理模型添加了个性向量。数据集创建过程中，使用了预先训练的RoBERTa模型从外部行为数据集中提取个性特征，并使用MLP模型将结构特征映射到个性向量。该数据集主要用于研究个性化推荐、社交信任建模和新兴群体行为动态。

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