一种基于分治的大规模图生成方法及系统

本发明公开了一种基于分治的大规模图生成方法及系统，方法包括：获取无向图；利用Metis算法将无向图进行平衡划分，以得到社区图；将社区图输入至深度生成式模型中进行编码获取生成图；利用社区生成损失函数和桥接生成损失函数联合优化深度生成式模型。本发明引入了分而治之的图生成框架BTGAE，满足了高质量大规模图生成的需求，同时优化了内存和计算效率；采用谱引导的条件变分自编码器来学习生成社区结构，再结合基于分解的图自编码器来处理全局稀疏的桥接结构，因此本发明能够高效地生成具有现实拓扑结构的大型图；本发明提出了联合优化策略，使得在训练过程中社区和桥接生成器之间的信息共享成为可能，端到端地学习大型图的生成。