spatiotemporal_datasets用于网络科学、深度学习及通用机器学习研究

简介：
时空数据集 为了支持网络科学、深度学习与通用机器学习领域的研究而被收集。 该时空数据集包括一个县级邻接矩阵以及从2005年到2015年间记录的县级水痘病例的时间序列。 它涵盖了两项关键的任务： 一是县内病例数量预测， 二是国家层面的病例数量预测。 在该数据集中， 节点属性为：存在（即水痘病例记录）。 时间属性为：存在（即记录了病例随时间的变化）。 匈牙利县共有20个节点， 其中边的数量为61条， 图密度约为0.3211， 传递性约为0.4134。 该时空数据集涉及的任务包括计数型数据回归分析。 参考文献： @misc { rozemberczki2021chickenpox , title = { Chickenpox Cases in Hungary: a Benchmark Dataset for Spatiotemporal Signal Processing with Graph Neural Networks }, year = { 2021 } }