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7.1節 はじめに

タイトル	著者名	年	リンク	登場順
Stochastic Training of Graph Convolutional Networks with Variance Reduction	Chen et al	2018a	arxiv	1
FastGCN: Fast Learning with Graph Convolutional Networks via Importance Sampling	Chen et al	2018b	arxiv	2
Adaptive Sampling Towards Fast Graph Representation Learning	Huang et al	2018	arxiv	3

7.2節 ノードサンプリング

タイトル	著者名	年	リンク	登場順
Stochastic Training of Graph Convolutional Networks with Variance Reduction	Chen et al	2018a	arxiv	1

7.3節 層サンプリング

タイトル	著者名	年	リンク	登場順
FastGCN: Fast Learning with Graph Convolutional Networks via Importance Sampling	Chen et al	2018b	arxiv	1
Adaptive Sampling Towards Fast Graph Representation Learning	Huang et al	2018	arxiv	2
Monte Carlo Theory, Methods and Examples	Owen	2013	リンク	3

7.4節 部分グラフサンプリング

タイトル	著者名	年	リンク	登場順
Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks	Chiang et al	2019	arxiv	1
GraphSAINT: Graph Sampling Based Inductive Learning Method	Zeng et al	2019	arxiv	2
A fast and high quality multilevel scheme for partitioning irregular graphs	Karypis and Kumar	1998	リンク	3
Weighted Graph Cuts without Eigenvectors: A Multilevel Approach	Dhillon et al	2007	PDF	4

7.6節 発展的な話題

タイトル	著者名	年	リンク	登場順
Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems	Ying et al	2018a	arxiv	1
FastGCN: Fast Learning with Graph Convolutional Networks via Importance Sampling	Chen et al	2018b	arxiv	2
Anti-Money Laundering in Bitcoin: Experimenting with Graph Convolutional Networks for Financial Forensics	Weber et al	2019	arxiv	3
Towards Efficient Large-Scale Graph Neural Network Computing	Ma et al	2018a	arxiv	4
Deep Graph Library: A Graph-Centric, Highly-Performant Package for Graph Neural Networks	Wang et al	2019e	arxiv	5
AliGraph: A Comprehensive Graph Neural Network Platform	Zhu et al	2019c	arxiv	6
NeuGraph: Parallel Deep Neural Network Computation on Large Graphs	Ma et al	2019a	リンク	7

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