yradwan147/PrimeKGCL

PrimeKG-CL是一个持续图学习基准，基于不断发展的生物医学知识图构建。它包含两个时间快照（t0：2021年6月PrimeKG版本，包含8,100,498个三元组、129,375个节点、30种关系；t1：2023年7月重建版本，包含13,001,666个三元组、134,211个节点、25种关系），以及时间差异（新增5,760,234个三元组，移除888,848个三元组，保留7,208,624个三元组）。基准提供10个持续学习任务，每个任务包含训练、验证和测试三元组文件，以及多模态节点特征（以.pt张量文件存储），用于评估在分布偏移下知识的保留/遗忘。数据格式为制表符分隔的三元组文本文件，任务划分采用70/10/20比例。主要用于持续知识图谱补全/链接预测任务。PrimeKG-CL is a continual graph learning benchmark built on an evolving biomedical knowledge graph. It contains two temporal snapshots (t0, t1), temporal diffs, 10 continual-learning tasks, and multimodal node features for evaluating retention/forgetting under distribution shift.