引言 图神经网络〔GNN〕在处理图数据时，能够有效捕捉节点之间复杂关系，于是在社交网络、交通网络、分子结构等领域得到广泛应用，可是，当数据集中稀疏性难题较为严重时，GNN训练效能、泛化本事会受到显著影响，本文将从多个角度探讨如何搞定GNN中数据稀疏难题，并提高训练效能。
引言
图神经网络〔GNN〕在处理图数据时，能够有效捕捉节点之间复杂关系，于是在社交网络、交通网络、分子结构等领域得到广泛应用，可是，当数据集中稀疏性难题较为严重时，GNN训练效能、泛化本事会受到显著影响，本文将从多个角度探讨如何搞定GNN中数据稀疏难题，并提高训练效能。
一、数据稀疏性概述
1.1 数据稀疏性定义
数据稀疏性是指在图中某些节点或边数量非常少甚至不存在情况，这种现象在实际应用中十分常见，如社交网络中好友关系较少使用者、交通网络中某些道路通行量较低等，数据稀疏性不止影响模型训练速度、效果，还会导致模型泛化本事下降。
1.2 数据稀疏性危害
降低模型性能：数据稀疏会导致特征分布不均，使得模型难以学习到有效特征表示。
增加计算本钱：处理大量未连接节点、边会增加计算负担。
降低泛化本事：模型对未见过数据样本预测准确性差。 二、搞定GNN中数据稀疏难题方法
2.1 稀疏改良算法应用
2.1.1 稀疏矩阵压缩技术
通过压缩图结构中冗余信息来减少计算量，在实行邻接矩阵压缩时可以采用根据哈希表方法减少内存占用；利用采样技术从整个图结构中抽取一部分具有典型子图实行训练等。
2.1.2 邻域采样策略改良
对于大规模图来说直接运用全局信息实行更新会消耗大量资源，于是可以采用局部采样策略来加速收敛速度并降低计算复杂度。具体做法涵盖：
对于中心节点选取其附近一定数量重点邻居节点作为更新对象；
根据边权重动态调整邻居选择概率；
利用马尔科夫链随机游走机制探索更广泛范围内相关节点等方法实行高效更新机制。2.2 数据增强技术应用
2.2.1 图编辑操作生成新样本
通过对原始图形执行特定编辑操作〔如添加/删除节点/边〕来创建新示例以丰富现有样本集。
2.2.2 虚拟邻居生成技术实行自监督学习意向函数设计者们提出多种生成虚拟邻居方法来弥补真实环境中缺乏足够多联系人缺陷：
根据相似度匹配原则根据已知属性推断未知属性；
利用扩散过程模拟传播路径从而间接获得潜在连接信息；
结合聚类算法发现具有相似模式不同群体内部成员间潜在联系等等方法丰富可用训练材料数量进而提升到底预测准确度水平3 总结与展望
笔者所述，在面对复杂而浩大现实世界场景下如何有效克服由于低密度导致带来各类挑战变成当下研究领域内亟待攻克根本难题；将来可以尝试结合其他先进机器学习框架进一步提升整体系统性能表现；另外针对不同应用场景采取更加灵活多样化搞定方案也显得非常重点——比如针对某些特定行业定制化开发专用算法模块等等都是值得探索方向。
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