이 논문은 효율적이고 확장 가능한 그래프 생성 방법을 제안합니다. 기존 방법들은 전체 노드 쌍에 대한 결합 분포를 모델링해야 하므로 대규모 그래프 생성에 어려움이 있었습니다.
제안된 방법은 단일 노드에서 시작하여 단계적으로 그래프를 확장하는 방식을 취합니다. 각 단계에서 지역적으로 노드와 간선을 추가하여 먼저 전체적인 구조를 구축하고 이후 세부 사항을 정제합니다. 이를 통해 모든 노드 쌍에 대한 전체 결합 분포를 모델링할 필요가 없어 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있습니다.
구체적으로 다음과 같은 과정을 거칩니다:
실험 결과, 제안된 방법은 기존 방법 대비 대규모 그래프 생성에서 우수한 성능을 보였으며, 훈련 분포 외의 그래프 크기에 대해서도 일반화가 잘 되는 것으로 나타났습니다.
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https://arxiv.org/pdf/2312.11529.pdfYêu cầu sâu hơn