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TGB（Temporal Graph Benchmark）2.0是一个包含来自五个不同领域的大规模、现实数据集的基准，用于动态链接预测和节点属性预测任务。TGB自动下载数据集并将其处理为`numpy`、`PyTorch`和`PyG`兼容的`TemporalData`格式。此外，TGB提供了可重复和现实的评估协议，便于评估新的TG模型，并提供了公共和在线排行榜以跟踪时态图学习领域的最新发展。

原始信息汇总

数据集概述

名称: Temporal Graph Benchmark (TGB) 2.0

内容:

• 包含来自五个不同领域的大规模和真实数据集。
• 支持动态链接预测和节点属性预测任务。

功能:

• 自动下载和处理数据集至numpy, PyTorch和PyG兼容的TemporalData格式。
• 提供可重复和真实评估协议，便于新模型评估。
• 提供公共和在线排行榜，追踪时间图学习领域的最新进展。

数据集下载:

• 数据集下载链接可在info.py找到。
• 数据加载器将自动下载数据集及链接属性预测的负样本。