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Binary Classification Social Network Dataset for Graph Machine Learning
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内容提要
本研究提出了二元分类社交网络数据集（BiSND），旨在解决现有数据集的不足。验证结果显示，BiSND在分类任务中的F1-score为67.66至70.15，显示出改进潜力。
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关键要点
- 本研究提出了二元分类社交网络数据集（BiSND）。
- BiSND旨在解决现有社交网络数据集在图机器学习中的不足。
- 研究结果显示，BiSND在分类任务中的F1-score为67.66至70.15。
- BiSND展示了在传统和先进机器学习中的稳健性。
- 该数据集为未来的改进提供了潜力。
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