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。