用于图分类的基准图数据集的存储库 图分类简介 近年来，目睹了涉及具有结构关系的对象的越来越多的应用，包括生物信息学中的化合物，大脑网络，图像结构和学术引用网络。 对于这些应用程序，图形是用于建模和捕获对象之间的依赖关系的自然而强大的工具。 与传统数据不同，在传统数据中，每个实例均以特征值矢量格式表示，图具有节点-边缘结构关系，并且没有自然矢量表示。 近年来，这一挑战激发了许多图分类算法。 给定一组训练图，每个训练图与一个类别标签相关联，图分类旨在从训练图中学习模型，以预测将来看不到的图。 下图显示了矢量数据和图形数据之间的betweeb分类差异。 数据集汇总 该存储库维护31个基准图数据集，这些数据集广泛用于图分类。 图形数据集包括： 化学化合物 引文网络 社交网络 脑网络 化学化合物图形数据集采用“ .sdf”或“ .smi”格式，其他图形数据集则表示为“ .nel”格式。 所有这些

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