Stanford Large Network Dataset Collection 是由斯坦福大学维护的一个权威性大型网络数据集公开平台，专注于为学术研究提供高质量、大规模的图结构数据。该平台广泛涵盖社交网络、引用网络、协作网络、网页图、地理位置网络以及加密货币交易网络等多种类型的数据集，是网络科学、图机器学习和复杂系统研究领域的重要资源。
官网链接：http://snap.stanford.edu/data

功能特点详述

• 海量、多样且标注清晰的网络数据集：平台收录了数百个经过清洗和格式标准化的大规模网络数据集，覆盖多个学科领域，如计算机科学、社会学、生物学和金融学等。每个数据集都附有详细的文档说明，包括节点与边的数量、网络类型、应用场景和引用建议，极大降低了研究者的数据预处理成本。
• 集成 SNAP 工具库支持高效分析：该平台与 Stanford Network Analysis Platform（SNAP）深度集成，提供 C++ 和 Python 两种语言接口，支持图构建、路径分析、社区发现、中心性计算等常见图算法，使用户能够快速加载数据并进行高性能计算，适合处理亿级规模的网络结构。

实际体验与优缺点分析

在实际使用中，网站界面简洁明了，数据集按类别分类清晰，支持关键词搜索和按引用量排序，方便研究者快速定位所需资源。每个数据集页面提供下载链接、数据格式说明（如边列表、邻接表）、统计特征（如平均度、聚类系数）以及推荐的学术引用方式，极大提升了科研工作的规范性和效率。SNAP 库的文档详尽，示例丰富，对 Python 用户尤其友好，配合 Jupyter Notebook 可实现快速原型开发。
优点：

• 数据权威性强，来源可靠，广泛被顶会论文引用
• 支持与 SNAP 工具库无缝对接，提升分析效率
• 提供详尽的元信息和使用指南，降低研究门槛

缺点/不足：

• 网站界面较为学术化，对初学者不够友好，缺乏可视化预览功能
• 部分大型数据集在国内访问和下载速度较慢，需借助学术镜像或代理

适用人群

该资源特别适合从事网络科学、图神经网络（GNN）、社交网络分析、推荐系统、区块链分析等方向的研究人员、高校师生及数据科学家。它适用于需要真实世界图数据进行模型训练、算法验证或理论分析的场景，例如模拟信息传播、检测异常交易行为或研究科研合作模式。

总结与简单评价

Stanford Large Network Dataset Collection 是图数据分析领域的“黄金标准”数据资源库，不仅提供了丰富、高质量的网络数据，还通过 SNAP 工具库构建了从数据获取到分析计算的一体化研究生态。对于致力于复杂网络研究的用户而言，这是一个不可或缺的权威平台。

访问链接

点击访问：Stanford Large Network Dataset Collection

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4.Registry of Open Data on AWS：亚马逊Web服务提供的公开数据集注册表。

网址：https://registry.opendata.aws

5.OpenML：提供机器学习算法和数据集的在线协作平台。

网址：https://www.openml.org