基于图划分抽样算法的图表示学习

夏鑫; 高品; 陈康; 姜进磊

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基于图划分抽样算法的图表示学习

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在基于神经网络的图表示算法中,当节点属性维度过高、图的规模过大时,从内存到显存的数据传输会成为训练性能的瓶颈.针对这类问题,该方法将图划分算法应用于图表示学习中,降低了内存访问的I/O开销.该方法根据图节点的度数,将图划分成若干个块,使用显存缓存池存储若干个特征矩阵块.每一轮训练,使用缓存池中的特征矩阵块,以此来减少内存到显存的数据拷贝.针对这一思想,该方法使用基于图划分的抽样算法,设计显存的缓存池来降低内存的访问,运用多级负采样算法,降低训练中负样本采样的时间复杂度.在多个数据集上,与现有方法对比发现,该方法的下游机器学习准确率与原算法基本一致,训练效率可以提高2～7倍.实验结果表明,基于图划分的图表示学习能高效训练模型,同时保证节点表示向量的测试效果.今后的课题可以使用严谨的理论证明,阐明图划分模型与原模型的理论误差.

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来源
《计算机应用研究》 |2020年第9期|2586-25902599|共6页
作者
夏鑫; 高品; 陈康; 姜进磊;
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作者单位

清华大学计算机科学与技术系北京 100084;

腾讯微信事业群广东深圳518057;

清华大学计算机科学与技术系北京 100084;

清华大学计算机科学与技术系北京 100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
图划分; 图表示学习; 图抽样; 图神经网络;

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