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。与原始GraphSAGE算法的关键区别在于算法输入、消息传递/聚合器函数和输出。
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...
as we cannot assume that all local and remote IP addresses and port numbers in the network are known at training time. In contrast, the EGraphSAGE approach presented in this paper uses an inductive graph neural learning approach,
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/...
在egraphsage最后一层中生成节点嵌入时,他们转换成对应的边缘嵌入。因为边缘嵌入通过拼接两个节点产生的,所以边缘嵌入的大小是256维。 GNN A common task performed by GNNs is to generating node embeddings [16], which aims to encode nodes as low-dimensional vectors, while maintaining their key relationships...
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 ...
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 GCN 聚合器。 来点善后工作 最后我们就简单的补充一些喜闻乐见,且比较简单的东西吧。用 GraphSA...
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...
1. GraphSage通过聚合邻居节点特征生成节点表示。 2.它基于采样邻居节点来高效计算节点特征。 3.以递归方式逐步更新节点的特征表示。 4.借助邻居信息融合提升节点特征质量。 5.利用聚合函数整合邻居节点的特征。 6.为节点创建能反映其邻域的特征向量。 7.以迭代的流程不断优化节点特征。 8.通过对邻居特征的加权聚合...
对于有向图,EGNN 将将边信息编码成了:[E_{ijp}, E_{jip}, E_{ijp}+E_{jip}]。即:前向,反向,无向三种邻居的边信息。 实验结果 从论文结果看出,EGNN(C) 在Cora, CiteSeer,Pubmed三个数据记上均优于GAT与GCN。而 EGNN(A) 的评测指标略低于EGNN(C)。 GraghSage GraphSAGE(SAmple and aggreGatE) 出...