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GLEMOS: 即时图学习模型选择的基准
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了图结构学习基准（GSLB），评估了多种GSL算法在节点和图级任务中的表现，提出了动态异构学术图数据集以改善模型评估，并展示了OpenGSL和AutoGL等工具的应用，强调了在动态图中进行有效学习和推理的挑战。
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关键要点
- 本文构建了一个全面的图结构学习基准（GSLB），使用20个不同的图数据集和16个GSL算法，系统分析GSL性能。
- 研究提出了一种动态异构学术图数据集，以改善模型评估，解决传统静态同构图数据集的局限性。
- OpenGSL是第一个全面的图结构学习基准，旨在通过公平比较最新GSL方法，缩小研究进展的差距。
- Temporal Graph Benchmark收集了涉及社交、贸易、交通等领域的大规模数据集，用于评估机器学习模型在时间图上的表现。
- AutoGL是首个自动机器学习图形库，包含自动特征工程、模型训练、超参数优化和自动集成四个模块。
- 提出了一种基于图标签增强的多实例多标签分类学习框架（GLEMIML），提高了分类性能。
- 统一图结构学习（UGSL）框架将现有模型重构为单一模型，并分析了不同组件的有效性。
- 伊利诺伊图基准（IGB）是用于培训和评估GNN模型的研究数据集工具，提供了大量标记数据和灵活性。
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延伸问答
GSLB是什么，它的主要功能是什么？
GSLB是图结构学习基准，使用20个图数据集和16个GSL算法评估GSL性能，提供训练、评估和可视化的方法。
动态异构学术图数据集的提出有什么意义？
动态异构学术图数据集旨在改善模型评估，解决传统静态同构图数据集的局限性，提升模型在动态图中的表现。
OpenGSL与其他GSL方法的比较有什么优势？
OpenGSL通过统一数据处理和分割策略，提供公平比较，缩小研究进展的差距，是第一个全面的GSL基准。
AutoGL包含哪些模块，它的功能是什么？
AutoGL包含自动特征工程、模型训练、超参数优化和自动集成四个模块，提供自动化的机器学习流程。
GLEMIML框架如何提高分类性能？
GLEMIML通过建立图识别实例之间的相关性，利用非线性映射恢复标签的重要性，从而提高分类性能。
伊利诺伊图基准（IGB）有什么特点？
IGB是用于培训和评估GNN模型的工具，提供大量标记数据和灵活性，适用于多种GNN体系结构的研究。
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