論文の概要: GC-Bench: An Open and Unified Benchmark for Graph Condensation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00615v1
• Date: Sun, 30 Jun 2024 07:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 02:26:49.418234
• Title: GC-Bench: An Open and Unified Benchmark for Graph Condensation
• Title（参考訳）: GC-Bench: グラフ凝縮のためのオープンで統一されたベンチマーク
• Authors: Qingyun Sun, Ziying Chen, Beining Yang, Cheng Ji, Xingcheng Fu, Sheng Zhou, Hao Peng, Jianxin Li, Philip S. Yu,
• Abstract要約: 我々は,グラフ凝縮の性能を解析するための総合的なグラフ凝縮ベンチマーク (GC-Bench) を開発した。 GC-Benchは、グラフ凝縮の特徴を以下の次元で体系的に研究している。 我々は,再現性のある研究を容易にするために,異なるGC手法を訓練し,評価するための簡易ライブラリを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.70801435138878
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph condensation (GC) has recently garnered considerable attention due to its ability to reduce large-scale graph datasets while preserving their essential properties. The core concept of GC is to create a smaller, more manageable graph that retains the characteristics of the original graph. Despite the proliferation of graph condensation methods developed in recent years, there is no comprehensive evaluation and in-depth analysis, which creates a great obstacle to understanding the progress in this field. To fill this gap, we develop a comprehensive Graph Condensation Benchmark (GC-Bench) to analyze the performance of graph condensation in different scenarios systematically. Specifically, GC-Bench systematically investigates the characteristics of graph condensation in terms of the following dimensions: effectiveness, transferability, and complexity. We comprehensively evaluate 12 state-of-the-art graph condensation algorithms in node-level and graph-level tasks and analyze their performance in 12 diverse graph datasets. Further, we have developed an easy-to-use library for training and evaluating different GC methods to facilitate reproducible research. The GC-Bench library is available at https://github.com/RingBDStack/GC-Bench.
• Abstract（参考訳）: グラフ凝縮(GC)は、その重要な性質を保ちながら、大規模なグラフデータセットを削減できることから、最近かなりの注目を集めている。 GCの中核的な概念は、オリジナルのグラフの特徴を保持するより小さく、より管理しやすいグラフを作ることである。 近年のグラフ凝縮法の普及にもかかわらず、包括的評価や詳細な分析は行われておらず、この分野の進歩を理解する上で大きな障害となっている。 このギャップを埋めるために、異なるシナリオにおけるグラフ凝縮の性能を系統的に解析する総合的なグラフ凝縮ベンチマーク(GC-Bench)を開発した。 特にGC-Benchは, グラフ凝縮の特性を, 有効性, 伝達可能性, 複雑さの観点から体系的に研究している。 ノードレベルおよびグラフレベルのタスクにおいて、12の最先端グラフ凝縮アルゴリズムを包括的に評価し、12のグラフデータセットでその性能を解析する。 さらに,再現性のある研究を容易にするために,異なるGC手法を訓練し,評価するための簡易ライブラリを開発した。 GC-Benchライブラリはhttps://github.com/RingBDStack/GC-Benchで入手できる。

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