本研究解决了在工业图上进行高效图学习和子图生成时面临的存储和性能瓶颈问题。创新性的提出了GraphGen+框架，通过同步分布式子图生成和内存图学习，显著提高了效率，减少了外部存储需求。研究结果表明，GraphGen+在子图生成上比传统方法快27倍，并且在处理1百万节点的训练时显示出良好的扩展性。