웹 그래프

  • 설명 :

이 데이터 세트에는 웹의 작은 하위 집합에 대한 웹 링크 구조를 나타내는 희소 그래프가 포함되어 있습니다.

2021년 CommonCrawl에서 수행한 단일 크롤링의 처리된 버전으로 모든 것을 제거하고 링크->아웃링크 구조만 유지합니다. 최종 데이터 세트는 기본적으로 int -> List[int] 형식이며 각 정수 ID는 URL을 나타냅니다.

또한 이 리소스의 가치를 높이기 위해 희소성 패턴과 로케일이 각각 다른 6가지 버전의 WebGraph를 만들었습니다. 다음 처리 단계를 순서대로 수행했습니다.

  • 2021년 6월 크롤링부터 WAT 파일로 시작했습니다.
  • HTTP-Response-Metadata의 아웃링크는 상대 경로로 저장되기 때문에 각 링크를 검증한 후 urllib를 사용하여 절대 경로로 변환합니다.
  • 로케일별 그래프를 연구하기 위해 2개의 최상위 도메인인 'de' 및 'in'을 기반으로 추가 필터링하며 각각은 노드 수가 훨씬 적은 그래프를 생성합니다.
  • 이러한 그래프에는 여전히 임의의 희소성 패턴과 매달린 링크가 있을 수 있습니다. 따라서 우리는 최소 K ∈ [10, 50] 인링크 및 아웃링크를 갖도록 각 그래프의 노드를 추가로 필터링합니다. 우리는 이 처리를 한 번만 수행하므로 이것은 여전히 ​​근사치입니다. 즉, 결과 그래프에는 K개 미만의 링크가 있는 노드가 있을 수 있습니다.
  • 로케일 및 카운트 필터를 모두 사용하여 다음 표에 요약된 WebGraph 데이터 세트의 6개 버전을 마무리합니다.
버전 최상위 도메인 최소 수 노드 수 가장자리 수
부족한 10 365.4M 30비
밀집한 50 136.5M 22비
드문드문 드 10 1970만 1.19B
밀도가 낮은 드 50 570만 0.82B
희소하지 않은 안에 10 1.5M 0.14B
조밀한 안에 50 0.5M 0.12B

데이터 세트의 모든 버전에는 다음과 같은 기능이 있습니다.

  • "row_tag": 행의 고유 식별자(소스 링크).
  • "col_tag": 0이 아닌 열의 고유 식별자 목록(대상 아웃링크).
  • "gt_tag": ground truth(dest outlinks)로 사용되는 0이 아닌 열의 고유 식별자 목록, train/train_t 분할을 위해 비어 있습니다.

  • 홈페이지 : https://arxiv.org/abs/2112.02194

  • 소스 코드 : tfds.structured.web_graph.WebGraph

  • 버전 :

    • 1.0.0 (기본값): 최초 릴리스.
  • 다운로드 크기 : Unknown size

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'col_tag': Sequence(int64),
    'gt_tag': Sequence(int64),
    'row_tag': int64,
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
col_tag 시퀀스(텐서) (없음,) int64
gt_태그 시퀀스(텐서) (없음,) int64
행_태그 텐서 int64
@article{mehta2021alx,
    title={ALX: Large Scale Matrix Factorization on TPUs},
    author={Harsh Mehta and Steffen Rendle and Walid Krichene and Li Zhang},
    year={2021},
    eprint={2112.02194},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

web_graph/sparse(기본 구성)

  • 구성 설명 : WebGraph-sparse는 약 30B 에지와 약 365M 노드를 포함합니다.

  • 데이터세트 크기 : 273.38 GiB

  • 분할 :

나뉘다 예
'test' 39,871,321
'train' 372,049,054
'train_t' 410,867,007

web_graph/dense

  • 구성 설명 : WebGraph-dense에는 약 22B 에지와 약 136.5M 노드가 포함됩니다.

  • 데이터세트 크기 : 170.87 GiB

  • 분할 :

나뉘다 예
'test' 13,256,496
'train' 122,815,749
'train_t' 136,019,364

web_graph/de-sparse

  • 구성 설명 : WebGraph-de-sparse는 약 1.19B 에지와 약 19.7M 노드를 포함합니다.

  • 데이터세트 크기 : 10.25 GiB

  • 분할 :

나뉘다 예
'test' 1,903,443
'train' 17,688,633
'train_t' 19,566,045

web_graph/de-dense

  • 구성 설명 : WebGraph-de-dense에는 약 0.82B 에지와 약 5.7M 노드가 포함되어 있습니다.

  • 데이터세트 크기 : 5.90 GiB

  • 분할 :

나뉘다 예
'test' 553,270
'train' 5,118,902
'train_t' 5,672,473

web_graph/in-sparse

  • 구성 설명 : WebGraph-de-sparse는 약 0.14B 에지와 약 1.5M 노드를 포함합니다.

  • 데이터 세트 크기 : 960.57 MiB

  • 분할 :

나뉘다 예
'test' 140,313
'train' 1,309,063
'train_t' 1,445,042

web_graph/in-dense

  • 구성 설명 : WebGraph-de-dense에는 약 0.12B 에지와 약 0.5M 노드가 포함됩니다.

  • 데이터 세트 크기 : 711.72 MiB

  • 분할 :

나뉘다 예
'test' 47,894
'train' 443,786
'train_t' 491,634