Illinois Graph Benchmark (IGB)

Illinois Graph Benchmark (IGB)是由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校开发的用于深度学习研究的大型图数据集工具。IGB包含同质和异质学术图，节点标注率超过40%，支持DGL和PyG框架，适用于研究各种GNN架构和系统性能分析。数据集设计灵活，可用于节点分类任务，旨在解决现有图数据集规模小、标注数据有限的问题，推动GNN模型在未见数据上的泛化能力。