项目地址：https://github.com/divelab/GOOD/. 这项工作中的目标是专门针对图形开发 OOD 基准（称为 GOOD）。作者明确区分协变量偏移和概念偏移，并设计准确反映不同转变的数据分割。同时考虑图和节点预测任务，因为两者设计偏移之间存在关键差异。总体而言，GOOD 包含
发布于 2024-09-09
原文：[2201.09637] DrugOOD: Out-of-Distribution (OOD) Dataset Curator and Benchmark for AI-aided Drug Discovery -- A Focus on Affinity Prediction Problem
发布于 2024-09-06
原文：A Graph-Theoretic Framework for Understanding Open-World Semi-Supervised Learning (neurips.cc
发布于 2024-05-21
