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全球基准数据库
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原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了多个机器学习基准测试，旨在促进关系数据库和图形机器学习的研究。RDBench 提供多样的数据集，OpenGDA 和 OGB 评估图领域适应模型的性能。Temporal Graph Benchmark 收集动态网络数据，SustainBench 关注可持续发展目标。这些基准测试为研究提供了标准化的评估流程，降低了参与门槛。
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关键要点
- RDBench 提供多样的关系数据库数据集，促进机器学习研究的可复现性。
- OpenGDA 是一个用户友好的基准，评估图领域适应模型的性能。
- Temporal Graph Benchmark 收集动态网络数据，支持时间图上的机器学习模型评估。
- SustainBench 关注可持续发展目标，提供标准基准以评估机器学习模型。
- Open Graph Benchmark (OGB) 提供大规模图形机器学习任务的数据集和统一评估协议。
- Illinois Graph Benchmark (IGB) 用于系统评估 GNN 模型，提供丰富的标记数据。
- 研究表明，现有模型在数据发现任务上有改进空间，建立基准测试有助于社区发展。
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延伸问答
RDBench 是什么，它的主要功能是什么？
RDBench 是一个标准化基准测试，旨在促进多表关系数据库上可复现的机器学习研究，提供多样的关系数据库数据集。
OpenGDA 如何评估图领域适应模型的性能？
OpenGDA 提供丰富的预处理和统一数据集，支持不同类型任务的评估，旨在评估图领域适应模型在真实世界应用中的性能。
Temporal Graph Benchmark 的主要用途是什么？
Temporal Graph Benchmark 收集动态网络数据，用于实现机器学习模型在时间图上的现实、可重复和强大的评估。
SustainBench 关注哪些可持续发展目标？
SustainBench 涉及经济发展、农业、健康、教育、水和卫生、气候行动及陆地生活等15个基准任务，旨在评估机器学习模型在可持续发展目标上的表现。
Open Graph Benchmark (OGB) 提供了哪些资源？
OGB 提供多个重要图形机器学习任务的大规模数据集和统一评估协议，支持规模化和再现性研究。
Illinois Graph Benchmark (IGB) 的特点是什么？
IGB 是一个用于系统评估 GNN 模型的研究数据集工具，提供大量标记数据和灵活性，支持多种 GNN 体系结构的研究。
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