NeutronStream:一种面向图流的具有滑动窗口的动态 GNN 训练框架
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。NeutronStream 是一个用于训练动态 GNN 模型的框架,它将输入的动态图抽象为一个按时间顺序更新的事件流,并通过优化的滑动窗口逐步捕捉事件的时空依赖关系。此外,NeutronStream 提供了一个并行执行引擎来解决顺序事件处理的挑战,以实现高性能。与最先进的动态 GNN 实现相比,NeutronStream 实现了 1.48 倍至 5.87 倍的加速和平均准确率提高了 3.97%。
NeutronStream是一个用于训练动态GNN模型的高性能框架,通过优化的滑动窗口捕捉事件的时空依赖关系。相比最先进的动态GNN实现,NeutronStream实现了1.48倍至5.87倍的加速和3.97%的平均准确率提高。