OGB(Open Graph Benchmark)

Open Graph Benchmark (OGB) 是一组现实的、大规模的、多样化的基准数据集，用于在图上进行机器学习。 OGB 数据集使用 OGB 数据加载器自动下载、处理和拆分。可以使用 OGB Evaluator 以统一的方式评估模型性能。 OGB 是一个社区驱动的积极发展倡议。

Open Graph Benchmark (OGB) is a set of realistic, large-scale, and diverse benchmark datasets for machine learning on graphs. OGB datasets can be automatically downloaded, preprocessed, and split using the OGB Data Loader. Model performance can be evaluated in a unified manner via the OGB Evaluator. OGB is a community-driven initiative that is actively evolving.

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背景与挑战

背景概述

OGB（Open Graph Benchmark）是一个用于图机器学习的基准数据集集合，具有现实性、大规模和多样性的特点，支持节点分类、图分类和链接属性预测等任务。该数据集提供了自动化的数据加载器和统一的评估工具，由斯坦福大学等多所机构于2020年发布，是一个社区驱动的积极发展倡议。