graph compression | BriefGPT

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神经图生成器：使用潜在扩散模型进行特征条件化的图生成
本研究论文介绍了神经图生成器（NGG），它利用条件化的潜态扩散模型进行图生成，具有模型复杂图形模式的显著能力，并能控制图生成过程。NGG 通过图压缩的变分图自动编码器和在潜向量空间中的扩散过程，以图统计概述向量为指导。实验证明 NGG 在各
PDF4 months ago
Google Maps 中的大规模可扩展反向强化学习
本文提出了一种基于逆强化学习的新方法（RHIP），通过图形压缩、并行处理和基于特征向量的问题初始化等一系列方法，成功地解决了全局比例规模难题，并在实际交通环境中实现了更可持续的交通方案（例如，路线安全性），获得了全局路线质量的 16-24％
PDFa year ago
ICML随机边缘编码：大型带标签图的一次性比特回传编码
通过基于 Pólya 的 urn 模型的无参数模型，利用随机边编码 (Random Edge Coding) 方法进行图压缩，依靠位后编码 (bits-back coding) 从边列表中无需替换抽样边和节点。实验证明，Random Edg
PDFa year ago
G-CREWE: 利用嵌入进行图压缩，实现网络对齐
本文提出了一种名为 G-CREWE（Graph CompREssion With Embedding）的框架，可以通过节点嵌入来解决网络对齐问题，并且采用 MERGE 压缩机制以提高效率和精度。实验表明，该方法比现有竞争方法快两倍以上，同时
PDF4 years ago
分层标签传播：一种多分辨率无坐标压缩社交网络的排序方法
本文主要介绍了一种压缩社交网络图的方法，通过将聚类和有序排列相结合的方式，提出了一种名为 Layered Label Propagation 的算法，并在大数据场景下通过过度分解方法实现了对超过 6 亿个节点的图重新排序并压缩，使得在对一系
PDF14 years ago