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GALA：基于图的扩散对齐与拼图的无源领域适应
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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
我们提出了GDABench基准测试，涵盖16种算法、5个数据集和74个任务。实验表明，UGDA模型在不同场景下表现不一，特别是在源图与目标图分布偏移时需要有效策略。合适的邻居聚合机制能使简单GNN超越UGDA基线。此外，我们开发了PyGDA库，以促进UGDA方法的训练和评估。
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关键要点
- 提出了GDABench基准测试，涵盖16种算法、5个数据集和74个任务。
- UGDA模型在不同数据集和适应场景中的性能存在显著差异。
- 在源图和目标图面临显著分布偏移时，需要制定有效策略。
- 合适的邻居聚合机制可以使简单的GNN超越UGDA基线。
- 开发了PyGDA库，以促进UGDA方法的训练和评估，提供标准化平台。
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