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复杂系统导航：通过扩展窗口匹配实现无损图图缩减
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
为了解决图神经网络在处理大规模图时的计算挑战，提出了映射感知的图压缩（MCond）。MCond通过学习原始节点到合成节点的映射，实现高效的信息传播。实验证明，MCond在归纳推理中有效，推理速度提高了121.5倍，存储需求降低了55.9倍。
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关键要点
- 图神经网络在处理大规模图时面临计算挑战，限制了应用效果。
- 图压缩技术通过构建小的合成图来有效训练GNNs，但对未见数据处理能力不足。
- 推理阶段仍需原始大图进行信息传递，导致计算需求高。
- 提出映射感知的图压缩（MCond），学习原始节点到合成节点的一对多映射。
- MCond实现了在合成图上高效的信息传播，优于原始大图。
- MCond采用交替优化方案，促进图压缩与节点映射学习的相互促进。
- 实验证明MCond在归纳推理中有效，推理速度提高121.5倍，存储需求降低55.9倍。
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