基于地理社交媒体信号的新冠预测多模态图数据集

该数据集为复现一项多模态图神经网络流行病学预测研究而构建,包含空间邻接、移动网络、语义相似度和随机基线等多种关系图结构,并提供 COVID-19 病例数、地理社交媒体信号及随机时间序列等节点级特征

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时间序列预测Computer and Information ScienceGraph Neural NetworksCOVID-19
Multimodal Graph Datasets for COVID-19 Forecasting using Geo-Social Media Signals

基本信息

模态
时间序列
大小
0.720261591 GB
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

基于地理社交媒体信号的新冠预测多模态图数据集

Multimodal Graph Datasets for COVID-19 Forecasting using Geo-Social Media Signals

该数据集为复现一项多模态图神经网络流行病学预测研究而构建,包含空间邻接、移动网络、语义相似度和随机基线等多种关系图结构,并提供 COVID-19 病例数、地理社交媒体信号及随机时间序列等节点级特征。数据覆盖区域级 COVID-19 预测场景,可用于在不同关系与特征配置下评估多模态 GNN 模型的预测表现,并支持受控对比实验(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含复现以下研究结果所需的预处理图数据集:“Comparative Evaluation of Geo-Social Media Signals in Multimodal Graph-Based Epidemiological Forecasting”,作者为 Dorian Arifi、Devika Jain、Mauricio Santillana 和 Bernd Resch。数据集包含多种关系图构建,包括空间邻接、移动网络、语义相似度和随机基线结构。此外,它还提供节点级特征,如 COVID-19 病例数、地理社交媒体信号以及用于受控比较的随机时间序列。这些数据支持在不同关系和特征配置下评估用于区域 COVID-19 预测的多模态图神经网络(GNN)模型。

【主题与分类】

主题标签:Computer and Information Science、Graph Neural Networks。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/XZVO5I

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源站:https://doi.org/10.7910/DVN/XZVO5I

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 720.3 MB。

数据说明

该数据集包含复现以下研究结果所需的预处理图数据集:“Comparative Evaluation of Geo-Social Media Signals in Multimodal Graph-Based Epidemiological Forecasting”,作者为 Dorian Arifi、Devika Jain、Mauricio Santillana 和 Bernd Resch。该数据集包含多种关系图构建方式,包括空间邻接、流动性网络、语义相似性和随机基线结构。此外,它还提供节点级特征,如 COVID-19 病例数、地理社交媒体信号以及用于受控比较的随机时间序列。这些数据支持评估多模态图神经网络(GNN)模型在不同关系和特征配置下进行区域 COVID-19 预测的表现。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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