OpenGU は、北京理工大学が 2025 年にリリースしたグラフ反学習 (GU) の包括的な評価データセットです。関連する研究論文には以下が含まれます... OpenGU: グラフ反学習のための包括的なベンチマークこれは、グラフ ニューラル ネットワークの忘却手法のための統一された評価フレームワーク、マルチドメイン データ リソース、標準化された実験設定を提供することを目的として、NeurIPS 2025 データセットおよびベンチマークに選ばれました。

このデータセットは、ノードレベル、エッジレベル、グラフレベルのタスクに至るまで、様々なアプリケーションシナリオをカバーする37のマルチドメイングラフデータセットを統合しています。ソーシャルネットワーク、参照ネットワーク、商品関係ネットワーク、生化学ネットワーク、視覚構造など、実世界の様々な異種グラフシナリオを網羅しており、削除可能な学習手法のための豊富で挑戦的な評価基盤を提供します。

このデータセットは 2 つのカテゴリに分けられます。

• ノード/エッジレベルタスクデータセット: 19
  ノード、エッジ、またはローカル構造を削除した後のノード分類やリンク予測などのタスクにおけるモデル動作の変化を評価するために使用されます。
• グラフレベルのタスクデータセット: 18
  グラフ全体またはそのサブ構造が削除された後のグラフ分類タスクにおけるモデルのパフォーマンスを評価するために使用されます。