北京理工大学 发布 OpenFGL 数据集, 应用在 联邦图学习、隐私保护 领域

北京理工大学 本次发布的数据集 OpenFGL, OpenFGL是由北京理工大学等机构创建的综合性联邦图学习基准数据集，包含38个数据集，覆盖16个应用领域。数据集内容丰富，包括图神经网络的节点、链接和图级别任务，旨在解决大规模图学习中的隐私和可扩展性问题。数据集的创建过程结合了8种联邦数据模拟策略和18种最新的SOTA算法，通过统一的API进行评估。OpenFGL主要应用于隐私敏感场景下的图学习任务，如金融欺诈检测和推荐系统。

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