# Twitter数据集
# 简介
21世纪以来，社交网络高速发展，在短短的几十年间，拥有了数十亿的用户，影响着人们生活的方方面面，上到总统选举，下到日常生活的分享，社交网络已经是人们生活中不可缺少的一部分，同时实实在在的影响着现实世界。
在这样的背景下，在线社交网络分析科学应运而生，它是一种基于信息学，数学，社会学，心理学等科学的交叉学科，主要研究方向包括网络的机构与演化，网络中的群体与互动，以及在网络上的信息传播。相关应用包括用户画像，情感分析，社交推荐等等。
图分析是社交网络分析的重要分析手段，在社交网络图上使用各种图分析算法，可以帮助人们发现隐藏在数据背后的逻辑与规律。
Twitter数据集取自Twitter真实的用户关系数据，具有千万级节点，十四亿边的数据量级，在保留了社交网络特性的同时，也是数据分析工具很好的性能衡量工具。
# 数据指标
Twitter数据集是一个无属性有向图，图上有一种类型的点与一种类型的边，边没有唯一索引。
具体数据指标如下：
| 指标项 | 数量 | 描述 |
|---|---|---|
| 点数 | 41,652,230 | |
| 边数 | 1,468,364,416 | |
| 源数据大小 | 26.5GB | 源数据为csv文件 |
| 点类型数 | 1 | |
| 边类型数 | 1 | |
| 点边比 | 0.02 | 常用于评估图密度 |
| 超级点数量 | 5213 | 以出度大于2w为标准 |
| 最大出度 | 2997469 | 点id:23934132 |
| 最大入度 | 770155 | 点id:21513299 |