E-GraphSAGE支持边分类过程,从而检测恶意网络流,如下图所示。 在本文中,图结点表示主机ip 地址,边表示主机之间的交流即网络流。 核心思想 文章的主要思想: 首先对结点特征进行嵌入。在进行结点嵌入特征时,先将结点的特征赋值为1。之所以需要赋值,是因为我们用的是边特征,通过边特征得到结点的嵌入特征。 当前结点的...
在我们的实施过程中使用的神经网络模型由两个egraphsage层组成,这意味着邻居信息是由一个两跳的邻域聚集成的。对于聚集函数AGG,就像在公式5中展示的那样,我们使用平均数方法,他简单寻找基于元素的平均值,这个平均值是从样本的邻居中的边缘嵌入的平均值。在egraphsage中的平均值聚类方法的定义提供在下面 hkN(v)=∑u...
1)边缘嵌入:原始GraphSAGE算法中的消息传递函数只考虑节点特征,没有考虑边缘特征。为了包含边缘特征,需要对图的边缘信息进行采样和聚合。此外,算法的最终输出需要提供边缘嵌入,而不是原算法提供的节点嵌入。我们提出的经过这些修改的E-GraphSAGE算法如算法1所示。与原始GraphSAGE算法[13]的关键区别在于算法输入、消息传递/...
这里的 lines 4 and 5 in Algorithm 1,也就是我们前面给出的算法中的第 11 和 12 行。 也就是说,作者在文中提到的 GraphSAGE-GCN 其实就是用上面这个聚合函数,替代掉其它方法中先聚合,再 concat 的操作,并且作者指出这种方法是局部谱卷积的线性近似,因此将其称为 G...
For example, to replicate the E-ResGAT multi-classification model on UNSW-NB15 dataset, call python fit_model.py --alg="gat" --dataset="UNSW-NB15" --binary=False --residual=True Besides, the original E-GraphSAGE and GAT are also implemented. One can simply run the original version ...
但GraphSAGE 的思想却非常简单,也可以用一张图表示。 算法的详细过程如下: 1. 对图上的每个结点 v,设置它的初始 embedding 为它的输入特征 ; 2. 之后进行 K次迭代,在每次迭代中,对每个结点 v,聚合它的邻居结点(采样后)的在上一轮迭代中生成的结点表示 ...
GraphSAGE的训练流程主要分为两个阶段:采样和聚合。 首先,我们需要对图进行采样。采样过程是为了获取图中节点的邻居节点,并将这些邻居节点的特征进行聚合。GraphSAGE采样时会根据指定的采样参数,从图中选择一些节点作为种子节点。然后,它会从这些种子节点开始进行深度优先,按照一定的策略选择邻居节点进行采样,直到达到设定...
GraphSAGE是一种用于节点分类和链接预测的图神经网络模型。它的训练流程主要包括图构建、采样邻居节点、节点特征聚合和训练四个步骤。 在进行GraphSAGE训练之前,需要构建一个图结构。图由节点和边组成,节点代表实体或对象,边代表节点之间的关系。节点可以是用户、商品、文章等,边可以表示用户之间的关注、商品之间的相似性...
graphSAGE的python实现 这一节我们继续实现graphSAGE。 加载数据:load_cora.py import numpy as np import scipy.sparse as sp import torch from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer def normalize_adj(adjacency): adjacency += sp.eye(adjacency.shape[0])...
Paddle Graph Learning (PGL) is an efficient and flexible graph learning framework based on PaddlePaddle - PGL/examples/graphsage/train.py at 32ecdce03d646dc51a907ed5c302cf4f96d3dd30 · PaddlePaddle/PGL