北京航空航天大学 发布 IGL-Bench 数据集, 应用在 图学习、数据基准 领域

北京航空航天大学 本次发布的数据集 IGL-Bench, IGL-Bench是一个针对不平衡图学习的基础性综合基准，包含16个多样化的图数据集和24种不同的不平衡图学习算法。该数据集由北京航空航天大学创建，旨在解决图数据分布不平衡问题，特别是在节点级和图级任务中的类别不平衡和拓扑不平衡。数据集涵盖了从强同质性到强异质性的多种图数据，如引文网络、亚马逊共现网络等。创建过程中，采用了统一的数据处理和分割策略，以确保算法间的公平比较。该数据集的应用领域广泛，包括社交网络分析、生物信息学等，旨在通过提供一个公平的评估平台，推动不平衡图学习领域的研究进展。

查看IGL-Bench

README 内容： 

关于 北京航空航天大学 , 北京航空航天大学（Beihang University）是中国的一所著名高等学府，位于北京市，是中华人民共和国工业和信息化部直属的全国重点大学。学校以航空航天和信息技术为特色，涵盖理、工、文、法、经济、管理、教育、艺术等多个学科领域。

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。