Columbia University（哥伦比亚大学）

Computationally-efficient Graph Modeling with Refined Graph Random Features

基于精细化图随机特征的高效图建模

Krzysztof Choromanski, Avinava Dubey, Arijit Sehanobish, Isaac Reid

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

AI总结 提出精细化图随机特征（GRFs++），通过行走拼接技术解决传统GRFs难以建模远距离节点关系的问题，在保持无偏性的同时提高计算效率，并扩展了行走终止机制以提升图核近似精度。

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