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neighborhood sampling
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KDD
AGS-GNN：面向图神经网络的属性引导抽样
我们提出了 AGS-GNN，这是一种新颖的属性引导采样算法，用于图神经网络（GNNs），在处理同质图和异质图时利用节点特征和连接结构，通过采样相似和多样的邻居样本适应同质性和异质性。
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a month ago
大规模图的图转换器
本研究使用可扩展的图转换器（GT）框架来进行单个大规模图的表示学习，并提出了快速的采样技术和局部注意机制，以解决全局注意机制在大规模图上的计算复杂性问题。在三个大规模节点分类基准测试中，我们验证了 LargeGT 框架，并取得了 3 倍的加
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7 months ago
使用快速采样和流水线加速图神经网络的训练和推断
使用邻域采样的小批量训练方法加速图神经网络的训练和推理过程，可在多 GPU 环境下实现。作者采用性能优化的采样器、共享内存并行化的策略以及批量传输与 GPU 计算流水线的方法对算法进行改进，并在多个基准数据集和 GNN 架构上进行了实验，取
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3 years ago
ICLR
数据驱动节点采样强化 GraphSAGE
本文提出了一种新的基于数据驱动采样策略，通过非线性回归来确定一个邻域的实值重要性，并使用该值作为采样标准，实验表明基于值的强化学习方法能够提高 GraphSAGE 的性能。
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5 years ago
使用图采样计算模体数量
本文从统计学角度研究了网络采样和子图统计中的几个问题，提出了一些估算方法，并给出了理论与实验结果。
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6 years ago
NIPS
大型图上的归纳表示学习
该研究提出了一种通用的归纳框架 GraphSAGE，可以利用节点特征信息生成节点嵌入，不需要进行所有节点的嵌入训练，同时利用邻域采样和聚合特征来学习生成节点嵌入的函数。该算法在三项归纳节点分类基准测试中表现出色，具有很好的泛化性能。
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7 years ago
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