PyGDA: Una Biblioteca de Python para Adaptación de Dominio en Grafos

PyGDA: A Python Library for Graph Domain Adaptation

March 13, 2025

Autores: Zhen Zhang, Meihan Liu, Bingsheng He

cs.AI

Resumen

La adaptación de dominio en grafos ha surgido como un enfoque prometedor para facilitar la transferencia de conocimiento entre diferentes dominios. Recientemente, se han propuesto numerosos modelos para mejorar sus capacidades de generalización en este campo. Sin embargo, aún no existe una biblioteca unificada que reúna las técnicas existentes y simplifique su implementación. Para llenar este vacío, presentamos PyGDA, una biblioteca de Python de código abierto diseñada específicamente para la adaptación de dominio en grafos. Como la primera biblioteca integral en esta área, PyGDA cubre más de 20 métodos ampliamente utilizados de adaptación de dominio en grafos, junto con diferentes tipos de conjuntos de datos de grafos. Específicamente, PyGDA ofrece componentes modulares, permitiendo a los usuarios construir modelos personalizados de manera fluida con una variedad de funciones de utilidad comúnmente utilizadas. Para manejar grafos a gran escala, PyGDA incluye soporte para características como muestreo y procesamiento por mini-lotes, asegurando un cálculo eficiente. Además, PyGDA también incluye puntos de referencia de rendimiento exhaustivos y una API bien documentada y fácil de usar tanto para investigadores como para profesionales. Para fomentar una accesibilidad conveniente, PyGDA se publica bajo la licencia MIT en https://github.com/pygda-team/pygda, y la documentación de la API está disponible en https://pygda.readthedocs.io/en/stable/.

English

Graph domain adaptation has emerged as a promising approach to facilitate knowledge transfer across different domains. Recently, numerous models have been proposed to enhance their generalization capabilities in this field. However, there is still no unified library that brings together existing techniques and simplifies their implementation. To fill this gap, we introduce PyGDA, an open-source Python library tailored for graph domain adaptation. As the first comprehensive library in this area, PyGDA covers more than 20 widely used graph domain adaptation methods together with different types of graph datasets. Specifically, PyGDA offers modular components, enabling users to seamlessly build custom models with a variety of commonly used utility functions. To handle large-scale graphs, PyGDA includes support for features such as sampling and mini-batch processing, ensuring efficient computation. In addition, PyGDA also includes comprehensive performance benchmarks and well-documented user-friendly API for both researchers and practitioners. To foster convenient accessibility, PyGDA is released under the MIT license at https://github.com/pygda-team/pygda, and the API documentation is https://pygda.readthedocs.io/en/stable/.