BREC|图神经网络数据集|非同构图数据集

BREC数据集由北京大学人工智能研究所的Yanbo Wang和Muhan Zhang创建，包含400对非同构图，分为基本、规则、扩展和CFI四个主要类别。数据集难度高达4-WL不可区分，粒度精细，能够比较1-WL到3-WL的模型，规模达到400对。创建过程中，通过精心挑选和设计图结构，确保了数据集的高质量和多样性。BREC数据集主要用于测试未来GNN的表达能力，解决图神经网络在区分非同构图方面的局限性。