論文の概要: DHG-Bench: A Comprehensive Benchmark for Deep Hypergraph Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12244v2
- Date: Mon, 29 Sep 2025 05:21:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 20:10:04.519421
- Title: DHG-Bench: A Comprehensive Benchmark for Deep Hypergraph Learning
- Title（参考訳）: DHG-Bench: ディープハイパーグラフ学習のための総合ベンチマーク
- Authors: Fan Li, Xiaoyang Wang, Wenjie Zhang, Ying Zhang, Xuemin Lin,
- Abstract要約: 近年,ハイパーグラフニューラルネットワーク (HNN) が注目されている。
DHG-BenchはHNNの最初の包括的なベンチマークである。
我々は22種類のデータセットに対して17の最先端HNNアルゴリズムを包括的に評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.71418573082207
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep graph models have achieved great success in network representation learning. However, their focus on pairwise relationships restricts their ability to learn pervasive higher-order interactions in real-world systems, which can be naturally modeled as hypergraphs. To tackle this issue, Hypergraph Neural Networks (HNNs) have garnered substantial attention in recent years. Despite the proposal of numerous HNNs, the absence of consistent experimental protocols and multi-dimensional empirical analysis impedes deeper understanding and further development of HNN research. While several toolkits for deep hypergraph learning (DHGL) have been introduced to facilitate algorithm evaluation, they provide only limited quantitative evaluation results and insufficient coverage of advanced algorithms, datasets, and benchmark tasks. To fill the gap, we introduce DHG-Bench, the first comprehensive benchmark for HNNs. Specifically, DHG-Bench systematically investigates the characteristics of HNNs in terms of four dimensions: effectiveness, efficiency, robustness, and fairness. We comprehensively evaluate 17 state-of-the-art HNN algorithms on 22 diverse datasets spanning node-, edge-, and graph-level tasks, under unified experimental settings. Extensive experiments reveal both the strengths and limitations of existing algorithms, offering valuable insights and directions for future research. Furthermore, to facilitate reproducible research, we have developed an easy-to-use library for training and evaluating different HNN methods. The DHG-Bench library is available at: https://github.com/Coco-Hut/DHG-Bench.
- Abstract（参考訳）: ディープグラフモデルはネットワーク表現学習において大きな成功を収めた。
しかし、ペア関係に焦点を絞ると、現実世界のシステムにおいて広範に高次相互作用を学習する能力が制限され、これは自然にハイパーグラフとしてモデル化できる。
この問題を解決するために,近年,ハイパーグラフニューラルネットワーク (HNN) が注目されている。
多くのHNNの提案にもかかわらず、一貫した実験プロトコルと多次元経験分析が欠如していることは、HNN研究の深い理解とさらなる発展を妨げている。
アルゴリズム評価を容易にするためにディープハイパーグラフ学習(DHGL)用のツールキットがいくつか導入されているが、これらのツールキットは限定的な定量的評価結果と高度なアルゴリズム、データセット、ベンチマークタスクの不十分なカバレッジしか提供していない。
このギャップを埋めるために、HNNの最初の包括的なベンチマークであるDHG-Benchを紹介します。
具体的には、DHG-Benchは、4次元(有効性、効率性、堅牢性、公正性)でHNNの特性を体系的に研究する。
我々は、ノードレベル、エッジレベル、グラフレベルのタスクにまたがる22の多様なデータセットに対して、統一された実験環境下で17の最先端HNNアルゴリズムを包括的に評価した。
大規模な実験は、既存のアルゴリズムの強みと限界の両方を明らかにし、将来の研究に貴重な洞察と方向性を提供する。
さらに,再現性のある研究を容易にするために,異なるHNN手法を訓練・評価するための簡易ライブラリを開発した。
DHG-Benchライブラリは、https://github.com/Coco-Hut/DHG-Benchで入手できる。
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