グラフサンプリング

グラフサンプリングとは、大規模なグラフデータセットから代表的なサブグラフのサンプルを選択するプロセスを指します。主な目的は、計算の複雑さとリソース消費を削減し、グラフニューラルネットワーク（GNN）の学習やグラフ埋め込みの生成の効率を向上させることです。グラフサンプリングにより、選択されたサンプルが元のグラフの重要な構造と特性を保つことが確保され、モデルの性能を維持しながらアルゴリズムの収束と最適化を加速します。大規模なグラフデータ処理において、グラフサンプリング技術はモデルの学習のスケーラビリティと実用性を大幅に向上させるため、非常に重要な価値を持っています。