Modellering och skapande av grafer är grundläggande för att studera nätverk inom biologi, ingenjörsvetenskap och samhällsvetenskap. Det är dock svårt att modellera komplexa fördelningar över grafer och sedan effektivt ta prover från dessa fördelningar på grund av grafernas icke-unika, högdimensionella karaktär och de komplexa, icke-lokala beroenden som finns mellan kanterna i en given graf. Här föreslår vi GraphRNN, en djup autoregressiv modell som tar upp ovanstående utmaningar och ungefärlig fördelning av grafer med minimala antaganden om deras struktur. GraphRNN lär sig att generera grafer genom att träna på en representativ uppsättning grafer och bryter ner grafgenereringsprocessen i en sekvens av nod- och kantformationer, beroende på den grafstruktur som hittills genererats. För att kvantitativt utvärdera prestandan hos GraphRNN introducerar vi en referensuppsättning datauppsättningar, basvärden och nya utvärderingsmått baserade på maximal genomsnittlig diskrepans, som mäter avstånd mellan uppsättningar grafer. Våra experiment visar att GraphRNN betydligt överträffar alla baslinjer, lära sig att generera olika grafer som matchar de strukturella egenskaperna hos en måluppsättning, samtidigt som skalning till grafer 50× större än tidigare djupa modeller.
Till exempel, REF generera noderna i en graf genom att beställa uppsättningen noder baserat på nod traversal ordning av en bredd-första sökning.
GraphRNN: Generating Realistic Graphs with Deep Auto-regressive Models
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}