研究人员推出GraphK，一个旨在通过提高效率生成可变大小图的新框架。该编码器-采样器-解码器模型解决了现有图生成技术在可扩展性和灵活性方面的局限性。GraphK通过学习置换不变的潜在表示并采用最大似然估计对节点嵌入进行采样，从而实现了图大小的向上和向下扩展。对于边构建，它利用基于KDTree的方法在潜在空间中进行高效的top-k邻居搜索，并基于流形平滑度捕获图属性。 AI
影响 引入了一种更灵活、更具可扩展性的图生成方法，有望在网络分析和合成数据创建等领域提高性能。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新图生成模型的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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