j9九游會(huì)登錄入口首頁(yè)圖壓縮跟隨視覺(jué)數(shù)據(jù)集壓縮的成功，旨在從原始數(shù)據(jù)集中合成一個(gè)較小的圖數(shù)據(jù)集。最近j9九游會(huì)登錄入口首頁(yè)，梯度和軌跡匹配方法在一些小規(guī)模圖數(shù)據(jù)集上取得了顯著成果j9九游會(huì)登錄入口首頁(yè)。例如，SFGC將Citeseer壓縮到原始數(shù)據(jù)的1.8%的大小j9九游會(huì)登錄入口首頁(yè)，在訓(xùn)練GCN時(shí)不降低性能。然而，這些方法在大規(guī)模圖數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)并不理想j9九游會(huì)登錄入口首頁(yè)，即在壓縮后的和原始圖數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間存在不可忽視的性能差距。這嚴(yán)重限制了它們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景中的有效性。因此，開(kāi)發(fā)一種高性能且健壯的圖數(shù)據(jù)集壓縮方法已成為圖相關(guān)下游應(yīng)用的迫切需求。

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