子採樣算法的選擇受到網絡生成模型的影響，因為不同的生成模型會導致網絡結構的差異，進而影響子採樣的效果。例如，隨機圖模型（如Erdős-Rényi模型）生成的網絡具有均勻的連接性，這意味著隨機節點抽樣可能會有效地保留網絡的整體特徵。而在社區結構明顯的網絡中，如基於隨機區塊模型（SBM）生成的網絡，則需要考慮社區內部的連接性，這樣的情況下，優先抽樣社區內的節點可能會更有效。再者，核心-邊緣結構的網絡生成模型會導致核心節點的數量相對較少，因此在子採樣時應該提高核心節點的抽樣概率，以確保能夠準確識別核心節點。因此，選擇合適的子採樣算法時，必須考慮網絡的生成模型，以便更好地捕捉網絡的特徵和結構。