子任务1：数据集是一个来自真实场景——微博的转发网络数据集，包含1,563,421个用户及其之间的转发关系。数据集分为训练文件和测试文件。
训练文件的格式如下：第一行是一个整数，表示节点（用户）的总数；从第二行开始，每行包含三个整数，分别表示源节点ID、目标节点ID和边的权重，其中源节点ID表示发起转发的用户，目标节点ID表示被转发内容的用户，边的权重则表示一个用户转发另一个用户内容的次数。
测试文件的格式则较为简单，每行包含两个整数，表示一对用户，需要选手预测这对用户之间是否存在转发关系。
子任务2：该数据集同样来源于微博，旨在用于分析突发性事件级联分类任务。其包含6,886个突发性事件级联和13,762个正常事件级联。数据集分为训练文件和测试文件。
训练文件格式如下：包含若干用于训练模型的标注数据，其中每个实例代表一个级联网络：包含级联网络的边信息（edge_index）、文本内容生成的特征嵌入（x）以及对应的事件类别标签（label），用于帮助模型学习区分突发性事件和正常事件的特征。
测试文件的格式整体与训练文件保持一致，但没有类别标签，需要选手自行预测。
更详细可查看赛题文档。
下载地址1（推荐）：2509：社交网络用户行为特征化挑战
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