Adaptive Graph Construction and Graph Contrastive Learning for Geospatial Feature Embedding

Figshare2025-11-04 更新2026-04-28 收录

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data for paper Adaptive Graph Construction and Graph Contrastive Learning for Geospatial Feature Embedding

创建时间：

2025-11-04

LRGB/peptides-functional

化学信息学

图学习

`peptides-functional`数据集是一个用于图分类任务的化学领域数据集。它包含15,535个图表，共有2,344,859个节点和4,773,974条边。每个节点具有9维的原子编码特征，每条边具有3维的键编码特征。数据集的性能评估指标为平均精度（AP）。此外，数据集的平均节点数为150.94，平均度数为2.04，平均边数为307.30，平均最短路径为20.89±9.79，平均直径为56

Hugging Face2023-02-16 更新1500

Binary Classification Social Network Dataset (BiSND)

社交网络分析

图学习

Binary Classification Social Network Dataset (BiSND)是中国科学技术大学研究团队创建的一个社交网络数据集，专为图机器学习应用设计，用于预测用户在Twitter上的二元类别。数据集包含12788个节点和430条边，以表格和图形格式提供。该数据集是为了填补社交网络图机器学习中缺乏二元分类数据集的空白。

arXiv2025-03-04 更新330

LRGB/coco_superpixels_edge_wt_only_coord_10

计算机视觉

图学习

--- task_categories: - graph-ml size_categories: - 1M<n<10M tags: - lrgb license: cc-by-4.0 dataset_info: features: - name: x dtype: int64 - name: edge_index dtype: int64 - name: edge_

Hugging Face2023-04-14 更新240

OGB-LSC (OGB Large-Scale Challenge)

图学习

大规模数据处理

OGB 大规模挑战赛 (OGB-LSC) 是三个真实世界数据集的集合，用于推进大规模图 ML 的最新技术。 OGB-LSC 提供的图数据集比现有的大几个数量级，涵盖了三个核心的图学习任务——链接预测、图回归和节点分类。 OGB-LSC 由三个数据集组成：MAG240M-LSC、WikiKG90M-LSC 和 PCQM4M-LSC。每个数据集提供一个独立的任务。 MAG240M-LSC 是一个异构学

OpenDataLab2026-07-12 更新1160

GLEMOS

图学习

模型选择

GLEMOS是一个全面的基准数据集，用于即时图学习模型选择，涵盖了链接预测和节点分类等基本图学习任务，包括366个模型在457个图上的性能数据。

arXiv2024-04-02 更新280