大图采样方法综述

摘要：

大图采样是常用的网络图简化方法,可显著降低大图数据的规模.文中从随机图采样、特征驱动的大图采样方法、大图采样的评估指标和大图采样方法的应用4个角度进行综述.首先介绍随机点、随机边和随机游走的随机图采样方法;然后论述拓扑结构、社区结构、动态网络关联和语义关联特征驱动的大图采样方法;再介绍拓扑结构、视觉感知和特征驱动的大图采样指标;最后介绍了大图采样方法在社交网络、地理交通、生物医学和深度学习等领域的应用,并展望了该方法的发展前景.

关键词：大图采样、随机分布、特征保持、采样评估

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;浙江省科技计划;浙江省科技厅公益项目;浙江省科技厅公益项目;浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1805-1814