我正在撰寫一篇關於時態網絡中社區檢測的論文，並且在找到本文提到的確切數據集時遇到了問題。該文件的名稱和數據集名稱如下：缺少時態網絡中社區檢測的數據集
名下：
「的快速算法中暫時網絡社區發現」
數據集名稱：
1）ArXiv hep-ph網絡[23]是來自arXiv高能物理 - 現象學的作者協作網絡（hep- ph）部分。兩位作者之間的邊界代表一個常見的出版物。時間戳表示發佈日期。 該網絡擁有28,093個節點和4,596,803個邊緣，從1992年到2002年。
2）Facebook網絡[24]包含用戶的友情數據。節點表示用戶，邊緣表示兩個用戶之間的友誼 。網絡上有63731個節點和817035個邊緣，跨越從1970年到2009年
3）安然電子郵件網絡[25]由1999年至2003年之間1148072個電子郵件網絡中的節點是員工和 邊緣電子郵件。可以發送電子郵件給自己，因此這個網絡包含自我循環。
4）維基衝突網絡[26]具有118100個節點和2917785層的邊緣，從2001年跨越到2009年的節點 表示用戶和邊緣表示兩個用戶之間的衝突，與邊緣符號表示正面或負面的 互動。 J.D. Leskovec，J.Kleinberg，C.Faloutsos，Graph evolution：densification and shrinking diameters，ACM Trans.Biochem.Biophys.Res.Comm.1998,31,2415-2244。 Knowl。 Discov。數據（TKDD）1（1）（2007）2.
[24] B. Viswanath，A. Mislove，M. Cha，K.P. Gummadi，關於Facebook中用戶交互的演變，在：第二屆ACM研討會在線 社交網絡，ACM，2009年，第37-42頁。本文提出了一種新的電子郵件分類研究數據集：Machine Learning：ECML 2004，Springer，2004，pp.217-226。
[26] U.Brandes，J.Lerner，Structural similarity：spectral methods for relaxed blockmodeling，J.Classif.Chem。 27（3）（2010）279-306。
問題是我可以找到一些類似的數據集，但它們不完全如上所述！看起來它們不是暫時的而是靜態網絡！
我很感激任何意見提前...