面向节点嵌入的图采样
机器学习
2022-10-20 v1 机器学习
摘要
节点嵌入是图表示学习的核心课题。对任何需要全图操作的方法而言，计算效率与可扩展性都可能成为挑战。我们提出了针对节点嵌入的采样方法，无论是否对特征向量进行显式建模，皆旨在从与图拉普拉斯矩阵相关的特征向量以及给定图相关联的取值中提取有用信息。
引用
@article{arxiv.2210.10520,
title = {Graph sampling for node embedding},
author = {Li-Chun Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10520},
year = {2022}
}