Graphenabtastung

Graph Sampling bezieht sich auf den Prozess des Auswählens repräsentativer Teilgraphen aus großen Graphendatensätzen. Das primäre Ziel ist es, die rechnerische Komplexität und den Ressourcenverbrauch zu reduzieren, um die Effizienz des Trainings von Graph Neural Networks (GNNs) und die Generierung von Graph-Einbettungen zu verbessern. Graph Sampling stellt sicher, dass die ausgewählten Stichproben die wesentlichen Strukturen und Eigenschaften des ursprünglichen Graphen beibehalten, wodurch die Modellleistung gewahrt bleibt, während gleichzeitig die Konvergenz und Optimierung der Algorithmen beschleunigt werden. Bei der Verarbeitung von groß angelegten Graphendaten sind Graph Sampling-Techniken von erheblichem Wert, um die Skalierbarkeit und Praktikabilität des Modelltrainings zu erhöhen.