基于图划分抽样算法的图表示学习
Graph representation learning based on graph partition sampling algorithm
1. 清华大学 计算机科学与技术系, 北京 100084
2. 腾讯 微信事业群, 广东 深圳 518057
摘要
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。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1003505)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.03.0130
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2586-2590,2599
文章编号: 1001-3695(2020)09-004-2586-05
发布历史
[2020-09-05] 印刷出版
引用本文
夏鑫, 高品, 陈康, 等. 基于图划分抽样算法的图表示学习 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (9): 2586-2590,2599. (Xia Xin, Gao Pin, Chen Kang, et al. Graph representation learning based on graph partition sampling algorithm [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (9): 2586-2590,2599. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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