Échantillonnage de graphe

L'échantillonnage de graphes fait référence au processus de sélection d'échantillons de sous-graphes représentatifs à partir de grands ensembles de données de graphes. Son objectif principal est de réduire la complexité computationnelle et la consommation de ressources, ce qui améliore l'efficacité de l'entraînement des Réseaux Neuronaux de Graphes (RNG) et la génération d'embeddings de graphes. L'échantillonnage de graphes garantit que les échantillons sélectionnés conservent les structures et propriétés clés du graphe d'origine, permettant ainsi de maintenir les performances du modèle tout en accélérant la convergence et l'optimisation des algorithmes. Dans le traitement de données de graphes à grande échelle, les techniques d'échantillonnage de graphes sont d'une valeur significative pour améliorer la scalabilité et la praticité de l'entraînement des modèles.