这篇文章是KDD2021年收录的一篇文章，来自中国人民大学的王涵之。论文地址：ApproximateGraphPropagation(arxiv.org)作者还在AITIME上进行过汇报，感兴趣的可以自己去搜一下视频。写这篇文章是因为我们有个课程作业要分享一篇数据挖掘方向的文章，十几分钟，然后我就选了这篇论文。论文内容AGP是一种通用的图传播算法，能高效计算主流的节点邻近度指标。AGP算法结合了蒙特卡罗游走和确定性传播两种方法的优势，其计算复杂度达到了近似最优。AGP将图神经网络(GNN)的可扩展性扩展到了十亿边。在图结构中物理距离失效先来看一下下图，如果不看右边的两张图，只看最左侧这张图，哪

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最近在工作中协助研发进行了ES优化，效果还是非常明显的，几乎翻倍。除了通过各种业务接口测试ES性能以外，还可以直接请求ES接口，绕过服务，这样应该数据回更加准确。所以，ESClient学起来。准备工作首先，先准备了一个ES服务，这里就不多赘述了，大家自己在尝试的时候一定主意好ESServer和ESClient的版本要一致。其次，新建项目，添加依赖。学习资料搜一下，能搜到很多的ES学习资料，建议先去看看大厂出品的基础知识了解一下ES功能。然后就可以直接看ES的API了。下面是ES官方的文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/clien

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