OpenGDA: Graph Domain Adaptation Benchmark for Cross-network Learning

要約

グラフ ドメイン適応モデルは、ラベリングや構造知識の伝達を目的として、クロスネットワーク学習タスクで広く採用されています。
現在、グラフ ドメイン適応モデルの評価には主に 2 つの制限があります。
一方で、これらは主に特定のクロスネットワーク ノード分類タスクに対してテストされており、エッジ レベルとグラフ レベルのタスクはほとんど調査されていません。
さらに、これらは主にソーシャル ネットワークや引用ネットワークなどの限られたシナリオでテストされており、より豊富なシナリオでのモデルの機能の検証が不足しています。
モデルを包括的に評価することで、現実世界のアプリケーションにおけるモデルの実用性が向上する可能性があるため、OpenGDA として知られるベンチマークを提案します。
さまざまな種類のタスク (ノード、エッジ、グラフ) に対応する、前処理され統合された豊富なデータセットを提供します。
それらは、Web 情報システム、都市システム、自然システムをカバーする多様なシナリオから生まれています。
さらに、最先端のモデルを標準化されたエンドツーエンドのパイプラインと統合します。
全体として、OpenGDA は、グラフ ドメイン適応モデルを評価するための、ユーザーフレンドリーでスケーラブルかつ再現可能なベンチマークを提供します。
ベンチマーク実験は、GDA モデルを現実世界のアプリケーションに一貫して良好なパフォーマンスで適用する際の課題を浮き彫りにし、将来の研究に洞察をもたらす可能性があります。
OpenGDA は新興プロジェクトとして、新しいデータセットとモデルで定期的に更新されます。
https://github.com/Skyorca/OpenGDA からアクセスできます。

要約(オリジナル)

Graph domain adaptation models are widely adopted in cross-network learning tasks, with the aim of transferring labeling or structural knowledge. Currently, there mainly exist two limitations in evaluating graph domain adaptation models. On one side, they are primarily tested for the specific cross-network node classification task, leaving tasks at edge-level and graph-level largely under-explored. Moreover, they are primarily tested in limited scenarios, such as social networks or citation networks, lacking validation of model’s capability in richer scenarios. As comprehensively assessing models could enhance model practicality in real-world applications, we propose a benchmark, known as OpenGDA. It provides abundant pre-processed and unified datasets for different types of tasks (node, edge, graph). They originate from diverse scenarios, covering web information systems, urban systems and natural systems. Furthermore, it integrates state-of-the-art models with standardized and end-to-end pipelines. Overall, OpenGDA provides a user-friendly, scalable and reproducible benchmark for evaluating graph domain adaptation models. The benchmark experiments highlight the challenges of applying GDA models to real-world applications with consistent good performance, and potentially provide insights to future research. As an emerging project, OpenGDA will be regularly updated with new datasets and models. It could be accessed from https://github.com/Skyorca/OpenGDA.

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