发布 Algorithmic Datasets for Graph Learning 数据集, 应用在 图算法、神经网络 领域

本次发布的数据集 Algorithmic Datasets for Graph Learning, 该数据集旨在评估循环图神经网络（GNNs）在图结构数据上的外推能力，特别关注路径查找和距离等算法任务。数据集包含用于路径查找和距离等任务的不同实例，并用于验证在不同条件下，具有不同架构的GNNs的性能。这些数据集对规模为10的图进行了评估，并在规模高达原图1000倍的图上进行了测试。其核心任务是图算法的外推能力研究。

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