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GRAPES: 学习对于可扩展图神经网络进行图样本采样
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种自适应图采样方法GRAPES，解决了图神经网络内存开销过大的问题。在多个小规模和大规模图数据集上评估了GRAPES方法，并展示了其在准确性和可扩展性方面的有效性。
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关键要点
- 图神经网络通过聚合邻域信息学习节点表示，但随着网络深度增加，内存开销过大。
- 为解决内存问题，图采样方法通过对节点进行采样，使图神经网络适应更大规模的图。
- 本文引入自适应图采样方法GRAPES，识别有影响力的节点集合并利用GFlowNet学习节点采样概率。
- GRAPES方法在多个小规模和大规模图数据集上评估，展示了其准确性和可扩展性。
- 与现有采样方法相比，GRAPES即使在样本规模较小的情况下仍能保持高准确性，适用于非常大的图。
- 代码公开可用，提供了进一步的研究和应用可能性。
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