論文の概要: IGL-Bench: Establishing the Comprehensive Benchmark for Imbalanced Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09870v2
• Date: Wed, 19 Jun 2024 07:34:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 01:17:00.182508
• Title: IGL-Bench: Establishing the Comprehensive Benchmark for Imbalanced Graph Learning
• Title（参考訳）: IGL-Bench:不均衡グラフ学習のための総合ベンチマークを確立する
• Authors: Jiawen Qin, Haonan Yuan, Qingyun Sun, Lyujin Xu, Jiaqi Yuan, Pengfeng Huang, Zhaonan Wang, Xingcheng Fu, Hao Peng, Jianxin Li, Philip S. Yu,
• Abstract要約: IGL-Benchは、不均衡グラフ学習のための包括的なベンチマークである。 ノードレベルおよびグラフレベルのタスクにおける有効性、堅牢性、効率性の観点から、最先端のIGLアルゴリズムについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.34876616533362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep graph learning has gained grand popularity over the past years due to its versatility and success in representing graph data across a wide range of domains. However, the pervasive issue of imbalanced graph data distributions, where certain parts exhibit disproportionally abundant data while others remain sparse, undermines the efficacy of conventional graph learning algorithms, leading to biased outcomes. To address this challenge, Imbalanced Graph Learning (IGL) has garnered substantial attention, enabling more balanced data distributions and better task performance. Despite the proliferation of IGL algorithms, the absence of consistent experimental protocols and fair performance comparisons pose a significant barrier to comprehending advancements in this field. To bridge this gap, we introduce IGL-Bench, a foundational comprehensive benchmark for imbalanced graph learning, embarking on 16 diverse graph datasets and 24 distinct IGL algorithms with uniform data processing and splitting strategies. Specifically, IGL-Bench systematically investigates state-of-the-art IGL algorithms in terms of effectiveness, robustness, and efficiency on node-level and graph-level tasks, with the scope of class-imbalance and topology-imbalance. Extensive experiments demonstrate the potential benefits of IGL algorithms on various imbalanced conditions, offering insights and opportunities in the IGL field. Further, we have developed an open-sourced and unified package to facilitate reproducible evaluation and inspire further innovative research, which is available at https://github.com/RingBDStack/IGL-Bench.
• Abstract（参考訳）: ディープグラフ学習は、その汎用性と、広範囲にわたるグラフデータの表現の成功により、ここ数年で大きな人気を集めている。 しかし、不均衡なグラフデータ分布の広汎な問題は、一部の部分が不均等に豊富なデータを示す一方で、他の部分は疎いままであり、従来のグラフ学習アルゴリズムの有効性を損なうものであり、偏りのある結果をもたらす。 この課題に対処するため、Im Balanced Graph Learning (IGL)は、よりバランスの取れたデータ分散とタスクパフォーマンスの向上を実現し、大きな注目を集めている。 IGLアルゴリズムの普及にもかかわらず、一貫した実験プロトコルや公正な性能比較が欠如していることは、この分野の進歩を理解する上で重要な障壁となっている。 このギャップを埋めるため、不均衡グラフ学習のための基本的な総合的なベンチマークであるIGL-Benchを導入し、16の多様なグラフデータセットと24の異なるIGLアルゴリズムを均一なデータ処理と分割戦略で導入する。 具体的には、IGL-Benchは、クラス不均衡とトポロジ不均衡の範囲で、ノードレベルおよびグラフレベルのタスクにおける有効性、堅牢性、効率の観点から、最先端のIGLアルゴリズムを体系的に研究する。 広範囲にわたる実験は、様々な不均衡な条件下でのIGLアルゴリズムの潜在的な利点を示し、IGL分野における洞察と機会を提供する。 さらに,再現性評価を容易にし,さらに革新的な研究を促すために,オープンソースで統一されたパッケージを開発し,https://github.com/RingBDStack/IGL-Benchで公開している。

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