探索图分类的新纪元：丰富的基准图数据集

项目简介

在当今的数据科学领域中，结构化关系对象的处理日益重要，如生物信息学中的化学化合物、脑网络、图像结构和学术引用网络。这些应用促进了图分类算法的发展，它旨在从已知类别的训练图中学习模型，以识别未见过的图。本项目提供了一个包含了31个用于图分类的基准图数据集的仓库，为研究人员和开发人员提供了宝贵的资源。

项目技术分析

图分类与传统的基于特征值向量的分类有所不同，因为它涉及到节点与边构成的复杂结构。本项目提供的数据集涵盖了化学化合物、引文网络、社会网络以及脑网络等多个领域，其数据格式包括.sdf、.smi和.nel，便于使用诸如Moss等软件进行处理或转换成其他工具能识别的格式。每个数据集都详细记录了图的数量、类别分布、平均节点数和边数，便于分析和比较不同任务的特性。

应用场景

这些图数据集广泛适用于：

• 化学研究：通过图分类来识别化学化合物的活性，帮助药物研发。
• 社会网络分析：理解社交网络中的群体行为模式和动态变化。
• 学术研究：在引文网络中挖掘知识传播和影响。
• 医学影像分析：脑网络的分析可以揭示疾病状态和神经活动模式。

项目特点

1. 多样化的数据集：覆盖多个领域的图数据，满足不同的实验需求。
2. 易于使用的格式：支持多种常用格式，方便导入各种分析工具。
3. 详尽的文档：提供了清晰的数据集描述和相关论文引用，便于理解和应用。
4. 广泛的应用：不仅适合基本的图分类问题，还适配于不平衡分类、多任务学习等复杂场景。

如果你正在寻找一个能够挑战传统方法并推动图学习前沿的平台，这个项目将是你理想的起点。不论是学术研究还是实际应用，这个图数据集都将助你一臂之力。现在就加入我们，开启你的图分类探索之旅！