本文研究了图卷积神经网络（GNNs）的图压缩问题，提出了多种方法以提高训练效率。通过优化节点特征和结构信息，将大图成功压缩为小图，测试结果在多个数据集上显示出显著的性能提升。研究还探讨了图压缩的挑战及未来方向，提出了映射感知图压缩（MCond）和可扩展图压缩方法（DisCo），有效解决了计算需求和泛化能力问题。