다양한 그래프 자료
사회 및 정보 네트워크부터 생물학적 네트워크와 분자 그래프 및 소스 코드의 추상 구문 트리와 지식 그래프까지 다룬다. 여러 그래프 학습 과제와 영역을 큰 규모에서 비교하도록 구성했다.
의미 있는 분할과 지표
각 자료에 응용 상황을 반영하는 분할과 평가 지표를 제공한다. 원 연구는 실제적인 자료 분할에서 큰 그래프의 확장성과 분포 밖 일반화가 어려운 과제로 남는다는 점을 실험으로 조사했다.
실험 절차의 표준화
자료 불러오기와 실험 설정 및 모형 평가를 단순화하는 자동화 절차를 제공한다. 공개 로더와 평가 스크립트 및 기준선 코드와 순위표를 통해 결과를 공통 조건에서 비교하도록 돕는다.
관련 문서
그래프 신경망 / 그래프 / 벤치마크 / 링크 예측 / BGRL / MGAE 간선 복원