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

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。