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Classification de Noeud sur Graphes Non-Homophiles (Hétérophiles)
La tâche de classification des nœuds dans les graphes non homophiles (graphes hétérophiles) vise à évaluer la performance des modèles spécifiquement conçus pour des ensembles de données hétérogènes. Cette tâche se concentre sur des graphes où les arêtes entre différentes classes sont plus fréquentes que les arêtes au sein de la même classe. Par le biais de tests systématiques et d'analyses, elle met en lumière les différences de performance des modèles lorsqu'ils traitent des graphes hétérophiles, offrant des références cruciales pour l'optimisation des réseaux neuronaux de graphes.
Cornell (60%/20%/20% random splits)
ACMII-GCN
Texas(60%/20%/20% random splits)
Wisconsin(60%/20%/20% random splits)
ACM-GCN++
Chameleon(60%/20%/20% random splits)
ACM-GCN+
Chameleon (48%/32%/20% fixed splits)
Squirrel (48%/32%/20% fixed splits)
Deezer-Europe
ACMII-GCN+++
Penn94
Cornell (48%/32%/20% fixed splits)
Wisconsin (48%/32%/20% fixed splits)
O(d)-NSD
genius
ClenshawGCN
Texas (48%/32%/20% fixed splits)
twitch-gamers
Film(48%/32%/20% fixed splits)
Pubmed