論文の概要: A General Benchmark Framework is Dynamic Graph Neural Network Need
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06559v1
- Date: Fri, 12 Jan 2024 13:12:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 19:19:24.847146
- Title: A General Benchmark Framework is Dynamic Graph Neural Network Need
- Title（参考訳）: 一般ベンチマークフレームワークは動的グラフニューラルネットワークを必要とする
- Authors: Yusen Zhang
- Abstract要約: 本稿では,動的グラフ学習の意義と各種分野への応用について述べる。
時間的ダイナミクス、グラフ構造の進化、ダウンストリームタスク要求をキャプチャする、標準化されたベンチマークフレームワークの必要性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.831586997441528
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dynamic graph learning is crucial for modeling real-world systems with
evolving relationships and temporal dynamics. However, the lack of a unified
benchmark framework in current research has led to inaccurate evaluations of
dynamic graph models. This paper highlights the significance of dynamic graph
learning and its applications in various domains. It emphasizes the need for a
standardized benchmark framework that captures temporal dynamics, evolving
graph structures, and downstream task requirements. Establishing a unified
benchmark will help researchers understand the strengths and limitations of
existing models, foster innovation, and advance dynamic graph learning. In
conclusion, this paper identifies the lack of a standardized benchmark
framework as a current limitation in dynamic graph learning research . Such a
framework will facilitate accurate model evaluation, drive advancements in
dynamic graph learning techniques, and enable the development of more effective
models for real-world applications.
- Abstract（参考訳）: 動的グラフ学習は、進化する関係と時間的ダイナミクスを持つ現実世界のシステムのモデリングに不可欠である。
しかし、現在の研究における統一ベンチマークフレームワークの欠如は、動的グラフモデルの不正確な評価につながった。
本稿では,動的グラフ学習の意義と各種分野への応用について述べる。
時間的ダイナミクス、グラフ構造の進化、ダウンストリームタスク要求をキャプチャする標準化されたベンチマークフレームワークの必要性を強調している。
統一ベンチマークを確立することで、研究者は既存のモデルの強みと限界を理解し、イノベーションを促進し、動的グラフ学習を進めることができる。
本稿では,標準ベンチマークフレームワークの欠如を,動的グラフ学習研究における現在の限界として挙げる。
このようなフレームワークは、正確なモデル評価を促進し、動的グラフ学習技術の進歩を促進し、現実世界のアプリケーションに対してより効果的なモデルの開発を可能にする。
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