特征提取是图分析中的重要任务。这些特征向量（称为图形描述符）用于基于下游矢量空间的图形分析模型。过去证明了这个想法，基于光谱的图形描述符提供了最新的分类准确性。但是，要计算有意义的描述符的已知算法不会扩展到大图，因为：（1）它们需要将整个图存储在内存中，并且（2）最终用户无法控制算法的运行时。在本文中，我们提出流算法以大约计算三个不同的图形描述符，以捕获图的基本结构。在边缘流上操作使我们避免将整个图存储在内存中，并控制样本大小使我们能够将算法的运行时间保持在所需的范围内。我们通过分析近似误差和分类精度来证明所提出的描述符的功效。我们的可扩展算法计算图形的描述符，并在几分钟之内具有数百万个边缘。此外，这些描述符得出的预测精度可与最新方法相当，但只能使用25％的记忆来计算。
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