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图神经网络采样训练的性能优化研究的开题报告
一、选题背景和研究意义
近年来，图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNN）作为一种重要的神经网络结构，已经在社交网络、知识图谱、生物信息学等领域得到了广泛的应用。与传统的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）相比，GNN具有较强的能力来直接处理图这种非欧几里得结构的数据，能够很好地捕捉图中的节点间相互关系和局部的空间结构。
然而，由于图数据特有的稀疏性和非规则性，与传统的神经网络相比，GNN训练的复杂度更高。特别是在采样训练时，需要抽取一部分节点和它们的邻居节点以进行训练，而节点采样和邻居采样的过程都需要遍历整个图。这就导致了训练时间非常长的问题。
因此，对于GNN采样训练的性能优化研究，不仅可以加快GNN模型的训练速度，提高模型的训练效率，还可以拓宽GNN模型的应用范围，甚至推广到更加复杂、规模更大的图谱中，提高实际应用的可行性和实用性。
二、研究内容和方法
本文将从以下几个方面入手，对GNN采样训练的性能优化进行研究：
1.基于图分区的采样方法
目前，较为普遍的GNN采样方法主要是随机采样和邻居采样，这两种方法都需要遍历整个图，耗时较长。因此，本文将研究一种基于图分区的采样方法，将大规模的图数据分割成多个子图，以便对子图进行并行处理和采样，减少遍历整个图的时间和计算复杂度，加快采样训练的速度。
2.基于查询过程的邻居采样方法
邻居采样作为GNN模型的核心操作之一，在模型的训练过程中扮演着重要的角色。但是目前普遍的邻居采样方法采用的是随机采样，随机性较大，容易出现采样偏差。因此，本文将研究一种基于查询过程的邻居采样方法，通过查询指定的节点，精确获取该节点的邻居节点信息，并根据邻居节点的度数大小，进行有针对性的邻居采样，提高采样的准确性和效率。
3.基于硬件加速的采样训练方法
硬件加速一直是加快神经网络训练速度的有效手段，如GPU、TPU等。对于GNN采样训练，同样可以通过硬件加速的方式进一步提高其训练速度。因此，本文将研究一种基于硬件加速的采样训练方法，利用GPU、TPU等高性能处理器，优化GNN采样训练的计算过程，加快训练速度。
三、预期成果和创新点
本文将通过研究基于图分区的采样方法、基于查询过程的邻居采样方法和基于硬件加速的采样训练方法，探讨GNN采样训练的性能优化问题，试图从算法、数据结构和硬件加速等多个角度对该问题进行深入研究。预期产生如下成果和创新点：
1.提出一种基于图分区的GNN采样训练方法，有效减少图遍历的计算复杂度和遍历时间，并保证采样的准确性；
2.提出一种基于查询过程的邻居采样方法，通过查询方式获取有针对性的邻居节点信息，并有效避免采样偏差和时间浪费；
3.提出一种基于硬件加速的GNN采样训练方法，通过利用GPU、TPU等高性能处理器对采样训练计算过程进行加速，提高训练速度和效率；
4.通过对GNN采样训练的性能优化，加快GNN模型的训练速度和效率，提高应用的可行性和实用性，为实际应用提供有力的支持和帮助。
四、可行性论证
本文研究的GNN采样训练的性能优化问题，在目前的研究领域内是一个比较前沿、有挑战性的研究方向。该问题涉及到图遍历、邻居采样、计算复杂度等方面的问题，需要在算法、数据结构和硬件加速等多个方面进行深入研究。本文所提出的基于图分区的采样方法、基于查询过程的邻居采样方法和基于硬件加速的采样训练方法，都是具有创新性和实用性的，能够有效缩短GNN采样训练的时间成本，提高模型的训练效率和应用效果。
目前，国内外已经涌现出了一些对GNN采样训练进行优化的相关研究成果，如基于Mini-Batch和度抽样的邻居采样方法、基于GraphSage的多层次采样方法、基于分布式计算的采样训练方法等。这些研究成果为本文的研究提供了重要的科研基础和理论依据。同时，本文还将采用实验方法，验证所提出的优化方法的有效性和效果，并与已有的方法进行比较和分析，进一步论证本文研究可行性。
五、参考文献
1.Wu,Z.,Pan,S.,Chen,F.,Long,G.,Zhang,C.,&Yu,P.S.(2020).Acomprehensivesurveyongraphneuralnetworks.IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems.
2.Ying,R.,He,R.,Chen,K.,Eksombatchai,P.,Hamilton,W.L.,&Leskovec,J.(2018).Graphconvolutionalneuralnetworksforweb-scalerecommendersyst