効率的かつスケーラブルなグラフ生成のための反復的な局所的拡張

Core Concepts

提案手法は、単一のノードから徐々に全体のグラフ構造を構築することで、大規模なグラフを効率的に生成する。局所的な拡張と精緻化を繰り返すことで、グローバルな構造とローカルな詳細を同時に捉えることができる。

Abstract

本研究では、効率的かつスケーラブルなグラフ生成手法を提案している。従来のグラフ生成手法は、全ノード間の関係を一度に表現する必要があるため、大規模なグラフの生成に課題があった。
提案手法では、単一のノードから徐々にグラフを拡張していく手法を採用する。各ステップで、ノードとエッジを局所的に追加していき、まずグローバルな構造を構築し、その後ローカルな詳細を精緻化していく。
この局所的な生成アプローチにより、全ノード間の関係を一度に表現する必要がなくなり、ノード数に対して亜2次の計算量で生成が可能となる。また、マルチスケールな生成によって高い表現力も維持できる。
実験では、既存手法を上回る性能を示し、5000ノード以上の大規模グラフの生成にも成功した。さらに、訓練分布外のグラフサイズに対しても、元の特性を保ったグラフを生成できることを示した。

Stats

グラフのノード数は5000以上に達する。
提案手法は、ノード数に対して亜2次の計算量で生成が可能である。

Quotes

なし

Key Insights Distilled From

Efficient and Scalable Graph Generation through Iterative Local Expansion

by Andr... at arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.11529.pdf

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