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BEACON: A Benchmark for Efficient and Accurate Subgraph Counting
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了BEACON基准，解决了子图计数领域缺乏统一评估框架的问题。该基准提供标准化数据集和评估环境，便于算法和机器学习方法的比较。实验结果表明，算法在大图上效率高，但对复杂模式表现不佳；而机器学习方法适合大图模式，但需要大量数据，并且在小型密集图上的准确性较低。
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关键要点
- 本研究提出了BEACON基准，解决了子图计数领域缺乏统一评估框架的问题。
- BEACON基准提供标准化数据集、验证的基准真相及公开的评估环境。
- 该基准有助于对比算法和机器学习方法的性能。
- 实验结果显示，算法在大图上计数效率高，但对复杂模式表现不佳。
- 机器学习方法适合大图模式，但需要大量数据，并且在小型密集图上的准确性较低。
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