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研究者提出无需乘积图的随机游走核MCRWK

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AI 综述

Arslan Iamaletdinov等人于2026年11月2日在arXiv发布论文，提出蒙特卡罗随机游走核（MCRWK）估计器，旨在解决图核估计中计算成本随图规模增长的问题。该方法的成对计算成本不依赖于图的大小，通过采样共享游走长度来近似随机游走核，避免构建乘积图。固定预期游走长度时，每对样本m次蒙特卡洛采样耗时为O(m)，可通过样本预算调节速度与精度平衡。在大规模合成图实验中，MCRWK比Graph Voyagers更快，且在相同运行时间下准确性更高；在5个真实数据集上，其Gram矩阵计算运行时间最低。相关代码与实验已公开。

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报道时间线

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11月2日

13:00
arXiv · ML
Monte Carlo Random Walk Kernel (MCRWK)：一种无需构建乘积图的随机游走核估计器
MCRWK 是一种新的随机游走核（RWK）估计器，其成对计算成本独立于图的大小，并通过采样共享游走长度来近似 RWK，无需构建乘积图。固定预期游走长度下，每对样本 m 次蒙特卡洛采样的估计耗时为 O(m)，可用样本预算调节速度与精度的平衡。在大规模合成图实验中，MCRWK 比 Graph Voyagers 更快且同等运行时间下更准确；在 5 个真实数据集上 Gram 矩阵计算运行时间最低。

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