HGC-Herd：代表的なノードハーディングによる効率的な異種グラフ凝縮

この記事では、異種グラフを効率的に凝縮するためのHGC-Herdと呼ばれる方法を紹介しています。中心的なアイデアは、グラフの複雑さを軽減するために代表的なノードを選択することです。「ハーディング」の使用は、グラフ全体の構造を最もよく表すノードを選択する反復的なプロセスを示唆しています。異種グラフに焦点を当てていることは、さまざまなノードとエッジのタイプを持つ複雑なデータへのこの方法の適用性を示しています。効率性の主張は、計算コストの削減に焦点を当てていることを示唆しています。

• •HGC-Herdは、異種グラフを凝縮するための方法です。
• •代表的なノードを選択するために「ハーディング」アプローチを使用します。
• •目的は、グラフの複雑さを軽減することにより効率を向上させることです。