矩引导的图边采样框架
原文标题：Moment-guided edge sampling
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论文提出基于随机游走转移矩阵谱矩的矩引导边采样框架，量化并控制局部边编辑对全局图结构的影响。作者给出组合法与低秩法两种精确矩变化计算方式，将单边编辑成本从 O(mn) 降至 O(m)。研究证明保矩采样可保留三角形加权聚类系数等结构性质，并可用于改进图学习与图对比学习。
- 问题
- 局部加删边对全局图结构的影响难以量化与控制。
- 方法
- 基于随机游走转移矩阵谱矩，用组合法与低秩法精确计算边编辑的矩变化，实现保矩采样。
- 结果
- 单边编辑计算成本从O(mn)降至O(m)，并证明可保留三角形加权聚类系数等结构性质。
- 影响
- 图学习与图对比学习中的边采样可换成有理论保证的保矩策略，且大图上成本可接受。
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