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排名与对齐：有效的无源图域适应方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了GDABench，一个用于评估无监督图领域自适应模型性能的全面基准测试。实验发现UGDA模型在不同数据集和适应场景中性能差异显著。研究还发现，通过合适的邻居聚合机制，简单的GNN变体甚至可以超过最先进的UGDA基线方法。研究者开发了易于使用的PyGDA库，提供了标准化平台。
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关键要点
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提出了GDABench，全面评估无监督图领域自适应模型性能的基准测试。
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GDABench涵盖16种算法、5个数据集和74个适应任务。
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UGDA模型在不同数据集和适应场景中的性能差异显著，特别是在源图和目标图存在分布偏移时。
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通过合适的邻居聚合机制，简单的GNN变体可以超过最先进的UGDA基线方法。
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开发了易于使用的PyGDA库，提供标准化平台以促进可重复性。
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