大图采样方法综述

作     者：张翔 倪瑜那 李松岳 高刚毅 方林聪 王毅刚 赵颖 周志光 Zhang Xiang;Ni Yuna;Li Songyue;Gao Gangyi;Fang Lincong;Wang Yigang;Zhao Ying;Zhou Zhiguang

作者机构：浙江财经大学信息管理与人工智能学院杭州310018 杭州电子科技大学数字媒体与艺术设计学院杭州310018 中南大学计算机学院长沙410083 浙江大学CAD&CG国家重点实验室杭州310058 

基　　金：国家自然科学基金(61802339,61872314,62177040) 浙江省科技计划(2021C03137) 浙江省科技厅公益项目(GF20G010005,GF20F020065) 浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A2001) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2022年第34卷第12期

页      码：1805-1814页

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.

主 题 词：大图采样 随机分布 特征保持 采样评估 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2022.19466

馆 藏 号：203117792...