Non-Homophily-Benchmarks：为非同质图学习提供新基准

Non-Homophily-Benchmarks：为非同质图学习提供新基准

Non-Homophily-Benchmarks [WWW 2021 GLB] New Benchmarks for Learning on Non-Homophilous Graphs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/Non-Homophily-Benchmarks

项目介绍

Non-Homophily-Benchmarks 是一个开源项目，致力于为非同质图学习提供新的基准数据集和评估方法。项目由 Cornell 大学和 Facebook AI 的研究人员共同开发，并在 WWW 2021 的工作坊上发表相关论文。该项目的核心是解决现有图学习基准数据集普遍存在的同质性问题，推动图机器学习技术在更广泛场景下的应用。

项目技术分析

Non-Homophily-Benchmarks 项目主要包括以下几个技术组成部分：

1. 数据集：项目提供了多个非同质图数据集，包括 twitch-e、yelp-chi、deezer、fb100、pokec、ogbn-proteins、arxiv-year 和 snap-patents 等。这些数据集覆盖了不同领域和规模的图结构，为研究者提供了丰富的实验素材。

2. 同质性的度量：项目定义了一种新的同质性度量方法，用于评估图数据集中的同质性程度。这有助于研究者更好地理解和分析不同数据集的特性。

3. 图机器学习模型：项目实现了多种图机器学习模型，包括 GCN、GAT、MixHop 等。这些模型可以应用于项目提供的数据集上，以评估不同模型在非同质图上的表现。

4. 实验框架：项目提供了一个完整的实验框架，包括数据加载、模型训练、结果评估等。研究者可以方便地使用该框架进行实验，并根据需要调整参数。

项目及应用场景

Non-Homophily-Benchmarks 项目的应用场景广泛，主要包括以下几个方面：

1. 学术研究：该项目为图机器学习领域的研究者提供了一个新的研究方向，即非同质图学习。通过使用这些数据集，研究者可以探索和验证新的算法和理论。

2. 工业应用：在现实世界的应用中，很多图结构数据并不遵循同质性假设。该项目提供的数据集和评估方法可以帮助工业界更好地理解和应用图机器学习技术。

3. 教育和培训：该项目可以作为图机器学习教学的一个实践案例，帮助学生和初学者更好地理解图学习的基本概念和算法。

项目特点

Non-Homophily-Benchmarks 项目具有以下特点：

1. 创新性：项目提出了一种新的同质性度量方法，并提供了多个非同质图数据集，为图机器学习领域带来了新的研究视角。

2. 实用性：项目提供了完整的实验框架和多种图机器学习模型实现，使研究者能够方便地开展实验和评估。

3. 开放性：项目遵循开源原则，允许用户自由使用、修改和分发代码和数据集。这有助于促进学术交流和合作。

4. 广泛性：项目涵盖多种不同领域和规模的图数据集，使研究者可以在多种场景下验证算法的有效性。

综上所述，Non-Homophily-Benchmarks 项目为图机器学习领域提供了一个极具价值的资源，有助于推动该领域的研究和应用发展。我们强烈推荐研究者们关注并使用这个项目。

Non-Homophily-Benchmarks [WWW 2021 GLB] New Benchmarks for Learning on Non-Homophilous Graphs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/Non-Homophily-Benchmarks