現有的基準數據集在評估異質性圖學習模型的性能方面存在一定的局限性，確實需要進一步擴充和完善。具體原因如下：
數據集的多樣性不足：目前的基準數據集主要集中在小規模和特定領域，這限制了模型在不同應用場景下的評估。為了全面評估異質性圖學習模型的性能，需要引入來自多個領域的大規模數據集。
數據集的質量問題：一些現有的數據集存在重複節點和類別不平衡等問題，這可能導致訓練和測試過程中的數據洩漏，從而影響模型的評估結果。因此，開發新的高質量數據集以解決這些問題是必要的。
基準測試的全面性：現有的基準數據集在異質性特徵的捕捉上可能不夠全面，未能充分考慮異質性圖的複雜性。因此，應該設計新的基準測試，涵蓋更多的異質性特徵和結構，以便更好地評估模型的性能。
跨領域的數據集整合：建議將異質性圖數據集與自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）等領域的數據集進行交叉整合，這樣可以促進模型在多種應用場景中的表現。