国防科技大学 发布 arXiv4TGC 数据集, 应用在 时序图聚类、图学习 领域

国防科技大学 本次发布的数据集 arXiv4TGC, arXiv4TGC是一个专为大规模时序图聚类设计的新颖学术数据集，包含arXivAI、arXivCS、arXivMath、arXivPhy和arXivLarge五个子数据集。这些数据集从arXiv开放平台提取，涵盖172个子领域，以论文为节点，引用关系为边，记录了时间依赖的交互。其中最大的数据集arXivLarge包含130万个标记节点和1000万条时序边。数据集创建过程中，首先从原始数据提取节点交互信息，根据领域分类提取边，重编号节点并更新标签列表，最后提供基于位置编码的节点特征。arXiv4TGC不仅适用于时序图聚类，还可用于其他图学习任务，如节点分类，旨在解决现有时序图数据集规模小、标签不可靠的问题。

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