論文の概要: Bridging Academia and Industry: A Comprehensive Benchmark for Attributed Graph Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08519v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 11:07:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.186801
• Title: Bridging Academia and Industry: A Comprehensive Benchmark for Attributed Graph Clustering
• Title（参考訳）: ブリジングアカデミアと産業 - 分散グラフクラスタリングのための総合ベンチマーク
• Authors: Yunhui Liu, Pengyu Qiu, Yu Xing, Yongchao Liu, Peng Du, Chuntao Hong, Jiajun Zheng, Tao Zheng, Tieke He,
• Abstract要約: 分散グラフクラスタリング(AGC)は、構造トポロジとノード属性を統合して、グラフ構造化データの潜在パターンを明らかにする、基本的な教師なしタスクである。 不正検出やユーザセグメンテーションといった産業的応用において重要であるが、学術研究と現実世界の展開の間には大きな亀裂が残っている。 PyAGCは多種多様なスケールと構造特性にまたがってAGC手法をストレステストするために設計された,実運用可能なベンチマークおよびライブラリである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.247242477915382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Attributed Graph Clustering (AGC) is a fundamental unsupervised task that integrates structural topology and node attributes to uncover latent patterns in graph-structured data. Despite its significance in industrial applications such as fraud detection and user segmentation, a significant chasm persists between academic research and real-world deployment. Current evaluation protocols suffer from the small-scale, high-homophily citation datasets, non-scalable full-batch training paradigms, and a reliance on supervised metrics that fail to reflect performance in label-scarce environments. To bridge these gaps, we present PyAGC, a comprehensive, production-ready benchmark and library designed to stress-test AGC methods across diverse scales and structural properties. We unify existing methodologies into a modular Encode-Cluster-Optimize framework and, for the first time, provide memory-efficient, mini-batch implementations for a wide array of state-of-the-art AGC algorithms. Our benchmark curates 12 diverse datasets, ranging from 2.7K to 111M nodes, specifically incorporating industrial graphs with complex tabular features and low homophily. Furthermore, we advocate for a holistic evaluation protocol that mandates unsupervised structural metrics and efficiency profiling alongside traditional supervised metrics. Battle-tested in high-stakes industrial workflows at Ant Group, this benchmark offers the community a robust, reproducible, and scalable platform to advance AGC research towards realistic deployment. The code and resources are publicly available via GitHub (https://github.com/Cloudy1225/PyAGC), PyPI (https://pypi.org/project/pyagc), and Documentation (https://pyagc.readthedocs.io).
• Abstract（参考訳）: 分散グラフクラスタリング(AGC)は、構造トポロジとノード属性を統合して、グラフ構造化データの潜在パターンを明らかにする、基本的な教師なしタスクである。 不正検出やユーザセグメンテーションといった産業的応用において重要であるが、学術研究と現実世界の展開の間には大きな亀裂が残っている。 現在の評価プロトコルは、小規模でホモフィックな引用データセット、非スケーリング可能なフルバッチトレーニングパラダイム、ラベルスカース環境でのパフォーマンスを反映できない教師付きメトリクスへの依存に悩まされている。 これらのギャップを埋めるため,多種多様なスケールと構造特性にまたがるAGC手法のストレステストを目的とした,包括的で実運用対応のベンチマークとライブラリであるPyAGCを提案する。 既存の方法論をモジュール化したEncode-Cluster-Optimizeフレームワークに統一し,メモリ効率のよいミニバッチ実装を多種多様な最先端AGCアルゴリズムに対して初めて提供する。 我々のベンチマークでは、2.7Kノードから111Mノードまでの12の多様なデータセットをキュレートしている。 さらに,従来の教師付き指標と並行して,教師なし構造指標と効率プロファイリングを規定する包括的評価プロトコルを提唱する。 Ant Groupの高度な産業ワークフローでテストされたこのベンチマークは、AGC研究を現実的なデプロイメントに向けて前進させる、堅牢で再現性があり、スケーラブルなプラットフォームを提供する。 コードとリソースはGitHub (https://github.com/Cloudy1225/PyAGC)、PyPI (https://pypi.org/project/pyagc)、Documentation (https://pyagc.readthedocs.io)を通じて公開されている。

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