Open Graph Benchmark

DataCite Commons2026-01-07 更新2026-05-05 收录

下载链接：

https://service.tib.eu/ldmservice/dataset/73a2ce96-b072-497d-a601-8aefa8b16f69

下载链接

链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Open Graph Benchmark (OGB) dataset contains many large-scale benchmark datasets.

提供机构：

创建时间：

2024-12-16

该数据集是一个计算机科学文章的引文网络，每篇论文被归类到40个类别中的一个，并为每篇论文提供了一个由标题和摘要生成的128维嵌入向量。此外，每篇论文还有一个通过标题和摘要中平均词嵌入获得的嵌入向量。该数据集的任务是对节点进行分类。

arXiv120

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。

OpenDataLab2026-07-05 更新1720

Open Graph Benchmark (OGB) 是一个多样化的挑战性实际基准数据集，旨在促进图机器学习（ML）研究的规模化、鲁棒性和可重复性。OGB 数据集规模大，涵盖多个重要的图 ML 任务，并覆盖从社交和信息网络到生物网络、分子图、源代码 AST 和知识图谱等多个领域。

arXiv2021-02-25 更新260

Open Graph Benchmark (OGB) 是一个用于图机器学习的基准数据集集合。它由斯坦福大学等机构推动，提供现实、大规模且多样化的基准数据集、数据加载器和评估器，用于节点、链接和图属性预测等任务。该社区驱动项目旨在标准化评估，以可靠地比较不同模型。

知名数据库1550

OpenXLab00