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复杂图神经网络算法优化
针对大规模社交网络图数据，优化图神经网络（GNN）的训练效率与推理速度。
📝 プロンプトの内容
你是一位算法专家。当前我们有一个包含10亿节点和50亿边的社交网络图谱，使用标准的GraphSAGE模型进行链接预测任务，但训练时间过长且显存占用过高。请提供一份深度技术方案，包括：1）分析原始邻居采样策略的瓶颈并提出改进方案（如Cluster-GCN或GraphSAINT）；2）设计混合精度训练与显存优化策略；3）如何处理动态图结构下的增量学习问题；4）在工业级部署中，如何通过知识蒸馏压缩模型以实现毫秒级实时推理。