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伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 发布 Illinois Graph Benchmark (IGB) 数据集, 应用在 图神经网络、深度学习 领域
五号数据雷达开源数据市场2024-10-12 13:0035
Illinois Graph Benchmark (IGB) 是 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 发布的数据集,于 2023-06-22 首发在 arXiv 应用于 图神经网络、深度学习 领域

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 本次发布的数据集 Illinois Graph Benchmark (IGB), Illinois Graph Benchmark (IGB)是由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校开发的用于深度学习研究的大型图数据集工具。IGB包含同质和异质学术图,节点标注率超过40%,支持DGL和PyG框架,适用于研究各种GNN架构和系统性能分析。数据集设计灵活,可用于节点分类任务,旨在解决现有图数据集规模小、标注数据有限的问题,推动GNN模型在未见数据上的泛化能力。

查看Illinois Graph Benchmark (IGB)

README 内容: 

 

关于 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 , 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(University of Illinois at Urbana-Champaign,简称UIUC)是美国伊利诺伊州的一所公立研究型大学,成立于1867年。该校在工程、计算机科学、商学和农业等领域享有盛誉,是美国顶尖的公立大学之一。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库,涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。

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