全邻居采样中给出了节点的抽取1跳和2跳的形式,而GraphSage只用抽取固定个数的近邻。如下图所示: 该算法的核心步骤是:Sample 和 Aggregate sample: 采样,从内到外,选择固定个数的近邻,不够就重复采样 aggregate:聚合,从外到内,聚合被采样到的那些节点的embedding , 因为邻居节点也构成了一个embeding 序列,不光可...
本文介绍的GraphSAGE则是一种能够利用顶点的属性信息高效产生未知顶点embedding的一种归纳式(inductive)学习的框架。 其核心思想是通过学习一个对邻居顶点进行聚合表示的函数来产生目标顶点的embedding向量。 GraphSAGE算法原理 GraphSAGE 是Graph SAmple and aggreGatE的缩写,其运行流程如上图所示,可以分为三个步骤 1. 对图...
全邻居采样中给出了节点的抽取1跳和2跳的形式,而GraphSage只用抽取固定个数的近邻。如下图所示: 该算法的核心步骤是:Sample 和 Aggregate sample : 采样,从内到外,选择固定个数的近邻,不够就重复采样 aggregate:聚合,从外到内 ,聚合被采样到的那些节点的embedding , 因为邻居节点也构成了一个embeding 序列,不...
GraphSage(Graph SAmple and aggreGatE),很重要的两步就是Sample采样和Aggregate聚合,PinSage也是一样。 首先是Convolve部分,这部分相当于GraphSage算法的聚合阶段过程,伪代码如下: 输入是当下节点u的嵌入 ,然后得到它的邻居节点 ,然后主要对应伪码的1,2,3步: 聚合邻居。可以看到,所有的邻居节点特征 都经过一层dense层...
Graph Sample and Aggregate (GraphSAGE) Graph Isomorphism Network (GIN) 2. GCN 3. GAT 4. GraphSAGE 5. GIN 比较一下GCN、GAT、GraphSAGE和GIN的形式,主要差别就在于如何聚合信息和如何传递信息。 08 Conclusion 本文只是简单介绍了一下GNN和GCN的一些变体,但图神...
GraphSage(Graph SAmple and aggreGatE),很重要的两步就是Sample采样和Aggregate聚合,PinSage也是一样。 首先是Convolve部分,这部分相当于GraphSage算法的聚合阶段过程,伪代码如下: 输入是当下节点u的嵌入 ,然后得到它的邻居节点 ,然后主要对应伪码的1,2,3步: 聚合邻居。可以看到,所有的邻居节点特征 都经过一层dense层...
图采样与聚合(Graph Sample and Aggregate) MPNN很好地概括了空域卷积的过程,但定义在这个框架下的所有模型都有一个共同的缺陷:卷积操作针对的对象是整张图,也就意味着要将所有结点放入内存/显存中,才能进行卷积操作。但对实际场景中的大...
Graph Sample and Aggregate (GraphSAGE) Graph Isomorphism Network (GIN) GCN GAT GraphSAGE GIN 比较一下GCN、GAT、GraphSAGE和GIN的形式,主要差别就在于如何聚合信息和如何传递信息。 Conclusion 本文只是简单介绍了一下GNN和GCN的一些变体,但图神经网络的领域是极其广阔的。下面提一下一些可能感兴趣的点: ...
GraphSAGE是一个inductive框架,在具体实现中,训练时它仅仅保留训练样本到训练样本的边。inductive learning 的优点是可以利用已知节点的信息为未知节点生成Embedding. GraphSAGE 取自 Graph SAmple and aggreGatE, SAmple指如何对邻居个数进行采样。aggreGatE指拿到邻居的embedding之后如何汇聚这些embedding以更新自己的embedding信...
proposed an inductive GCN (Graph Sample and Aggregate, GraphSage) that can be applied to dynamic graph data. GraphSage is not the embedded training for each node alone. However, it aggregates all the samplings from each node’s neighbors of a certain number (for example, calculating the mean...