【亲测免费】 开源项目推荐：Open Graph Benchmark (OGB)

Open Graph Benchmark（OGB）是一个针对图机器学习的基准数据集集合，旨在为研究者和开发者提供一系列涵盖不同任务、规模和领域的图数据集，以及相应的数据加载器和评估器。该项目的主要编程语言是Python。

项目基础介绍

OGB项目由斯坦福大学的snap-stanford团队维护，旨在促进图机器学习领域的研究和应用。它包含了多种图机器学习任务的数据集，例如节点级预测、链接级预测和图级预测。这些数据集来源于不同的领域，包括科学、社交网络和信息网络，甚至还包括异构知识图。OGB通过提供标准化的数据加载器和评估器，使得研究者在比较不同方法时能够得到可靠的评估结果。

项目核心功能

1. 数据集: OGB提供了多个经过精心挑选的图数据集，这些数据集覆盖了不同的大小和复杂度，能够满足不同研究需求。

2. 数据加载器: 项目为PyTorch Geometric和Deep Graph Library (DGL)提供了易于使用的数据加载器，自动处理数据下载和标准化数据分割。

3. 评估器: OGB为每个数据集提供了标准化的评估器，使得研究者能够方便地评估和比较不同的方法。

项目最近更新的功能

• 修复了导入错误: 在最新的一次更新中，项目修复了一个可能导致导入失败的bug，保证了项目的稳定性和可靠性。

• 功能增强: 开发者持续在项目中进行优化和功能增强，尽管具体的功能更新内容未在本次更新说明中列出，但可以预见项目在未来的更新中将继续扩大数据集的覆盖范围，优化数据加载和评估的流程。

通过这些更新，OGB项目不断地提升其在图机器学习领域的价值和影响力。