OpenGU는 베이징 공업대학에서 2025년에 발표한 그래프 언러닝(GU)을 위한 종합 평가 데이터셋입니다. 관련 연구 논문으로는 다음과 같은 것들이 있습니다... OpenGU: 그래프 학습 해제를 위한 종합 벤치마크이 데이터셋은 그래프 신경망의 망각 기법에 대한 통합 평가 프레임워크, 다중 도메인 데이터 리소스 및 표준화된 실험 설정을 제공하기 위해 NeurIPS 2025 데이터셋 및 벤치마크에 선정되었습니다. 이 데이터셋은 노드 수준, 에지 수준부터 그래프 수준 작업에 이르기까지 다양한 응용 시나리오를 포괄하는 37개의 다중 도메인 그래프 데이터셋을 통합합니다. 소셜 네트워크, 참조 네트워크, 상품 관계 네트워크, 생화학 네트워크, 시각 구조 등 다양한 실제 및 이질적인 그래프 시나리오를 포함하며, 삭제 가능한 학습 방법을 위한 풍부하고 도전적인 평가 기반을 제공합니다. 이 데이터 세트는 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

• 노드/엣지 레벨 작업 데이터 세트: 19 노드, 에지 또는 로컬 구조를 제거한 후 노드 분류 및 링크 예측과 같은 작업에서 모델 동작의 변화를 평가하는 데 사용됩니다.
• 그래프 수준 작업 데이터 세트: 18개 그래프 전체 또는 하위 구조가 제거된 후 그래프 분류 작업에서 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.