A General Benchmark Framework is Dynamic Graph Neural Network Need

要約

動的グラフ学習は、進化する関係と時間的ダイナミクスを伴う現実世界のシステムをモデル化するために重要です。
ただし、現在の研究では統一されたベンチマーク フレームワークが欠如しているため、動的グラフ モデルの評価が不正確になっています。
この文書では、動的グラフ学習の重要性と、さまざまな領域でのその応用に焦点を当てます。
これは、時間的なダイナミクス、進化するグラフ構造、下流のタスク要件を捉える標準化されたベンチマーク フレームワークの必要性を強調しています。
統一ベンチマークを確立することは、研究者が既存のモデルの長所と限界を理解し、イノベーションを促進し、動的グラフ学習を進めるのに役立ちます。
結論として、この論文は、動的グラフ学習研究における現在の限界として、標準化されたベンチマーク フレームワークの欠如を特定します。
このようなフレームワークは、正確なモデル評価を容易にし、動的グラフ学習技術の進歩を推進し、現実世界のアプリケーションのためのより効果的なモデルの開発を可能にします。

要約(オリジナル)

Dynamic graph learning is crucial for modeling real-world systems with evolving relationships and temporal dynamics. However, the lack of a unified benchmark framework in current research has led to inaccurate evaluations of dynamic graph models. This paper highlights the significance of dynamic graph learning and its applications in various domains. It emphasizes the need for a standardized benchmark framework that captures temporal dynamics, evolving graph structures, and downstream task requirements. Establishing a unified benchmark will help researchers understand the strengths and limitations of existing models, foster innovation, and advance dynamic graph learning. In conclusion, this paper identifies the lack of a standardized benchmark framework as a current limitation in dynamic graph learning research . Such a framework will facilitate accurate model evaluation, drive advancements in dynamic graph learning techniques, and enable the development of more effective models for real-world applications.

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