OpenGU هي مجموعة بيانات تقييم شاملة لتقنية إلغاء تعلم الرسوم البيانية (GU)، وقد أصدرها معهد بكين للتكنولوجيا عام 2025. وتشمل الأبحاث ذات الصلة ما يلي... OpenGU: معيار شامل لفك تشفير الرسوم البيانيةتم اختيارها لمجموعات بيانات ومعايير NeurIPS 2025، بهدف توفير إطار تقييم موحد، وموارد بيانات متعددة المجالات، وإعدادات تجريبية موحدة لأساليب النسيان في الشبكات العصبية البيانية.

تضم هذه المجموعة من البيانات 37 مجموعة بيانات رسومية متعددة المجالات، تغطي سيناريوهات تطبيقية مختلفة بدءًا من مستوى العقدة، مرورًا بمستوى الحافة، وصولًا إلى مستوى الرسم البياني. وهي تشمل سيناريوهات رسومية متنوعة من العالم الحقيقي وغير متجانسة، بما في ذلك الشبكات الاجتماعية، وشبكات المراجع، وشبكات علاقات السلع، والشبكات البيوكيميائية، والهياكل المرئية، مما يوفر أساسًا تقييميًا غنيًا ومليئًا بالتحديات لأساليب التعلم القابلة للحذف.

يمكن تقسيم هذه المجموعة من البيانات إلى فئتين:

• مجموعة بيانات المهام على مستوى العقدة/الحافة: 19
  تُستخدم لتقييم التغييرات في سلوك النموذج في مهام مثل تصنيف العقد والتنبؤ بالروابط بعد إزالة العقد أو الحواف أو الهياكل المحلية.
• مجموعات بيانات المهام على مستوى الرسم البياني: 18
  يستخدم لتقييم أداء النموذج في مهام تصنيف الرسوم البيانية بعد إزالة الرسم البياني بأكمله أو بنيته الفرعية.