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RelBench：关系数据库上深度学习的基准测试
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
我们提供了一个公开基准库RelBench，用于解决关系型数据库中使用图神经网络进行预测任务的问题。RelBench提供了多个领域和规模的数据库和任务，为未来的研究提供基础设施。通过对比评估发现，深度学习在解决关系型数据库中的预测任务方面具有强大能力，并为RelBench提供了新的研究机会。
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关键要点
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提供了公开基准库RelBench，用于解决关系型数据库中使用图神经网络进行预测任务的问题。
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RelBench涵盖多个领域和规模的数据库和任务，旨在为未来的研究提供基础设施。
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首次全面研究关系深度学习（RDL），结合图神经网络预测模型与深度表格模型。
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RDL模型利用主外键链接中的预测信号，标志着从手动特征工程到自动化学习的转变。
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通过深入用户研究，RDL学习到了更好的模型，减少了人工工作量超过一个数量级。
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深度学习在关系型数据库中的预测任务中展现出强大能力，为RelBench提供了新的研究机会。
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