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JaySuryavanshi
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graph-anomaly-tolokers

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End of preview. Expand in Data Studio

Tolokers (graph anomaly detection)

Crowdworkers on the Toloka platform, connected when they worked on the same tasks. The positive class marks workers who were banned in a project: adjudicated platform decisions, not proxy labels.


Nodes	11,758
Node features	10
Edges	519,000
Outliers	2,566 (21.8%)
Label type	adjudicated
Label source	Toloka ban decisions, Platonov et al. 2023

Viewer. Two configs: nodes (default) and edges.

Files. nodes.parquet (node_id, feat_*, label, split masks where available) and edges.parquet (src, dst, the edge list as shipped upstream; symmetrize for undirected use). Ships the upstream 10 split trials as train_mask_0..9, val_mask_0..9, test_mask_0..9.

Load

import pandas as pd

nodes = pd.read_parquet("hf://datasets/JaySuryavanshi/graph-anomaly-tolokers/nodes.parquet")
edges = pd.read_parquet("hf://datasets/JaySuryavanshi/graph-anomaly-tolokers/edges.parquet")

As a graph, with graphspot (pip install graphspot):

import numpy as np, scipy.sparse as sp, graphspot
from graphspot.detectors import XGBGraph

n = len(nodes)
adj = sp.csr_matrix((np.ones(len(edges)), (edges.src, edges.dst)), shape=(n, n))
g = graphspot.Graph(adj=adj, x=nodes.filter(like="feat_").to_numpy(),
                    node_labels=nodes.label.to_numpy())

Provenance

Mirrored unmodified (beyond format conversion to parquet) from yandex-research/heterophilous-graphs (MIT). Conversion is scripted and deterministic; label counts above are computed from the files in this repository, not copied from upstream docs.

Citation

Paper: https://arxiv.org/abs/2302.11640

@inproceedings{platonov2023critical,
  title={A critical look at the evaluation of {GNNs} under heterophily: Are we really making progress?},
  author={Platonov, Oleg and Kuznedelev, Denis and Diskin, Michael and Babenko, Artem and Prokhorenkova, Liudmila},
  booktitle={International Conference on Learning Representations},
  year={2023}
}

Downloads last month: 136

Paper for JaySuryavanshi/graph-anomaly-tolokers

A critical look at the evaluation of GNNs under heterophily: Are we really making progress?

Paper • 2302.11640 • Published Feb 22, 2023 • 1