classEncoder(nn.Module):"""Encodes a node's using 'convolutional' GraphSage approach"""def__init__(self,features,feature_dim,embed_dim,adj_lists,aggregator,num_sample=10,gcn=False,cuda=False):"""初始化:param features: 特征矩阵:param feature_dim: 特征数:param embed_dim: 嵌入维度:param adj...
GraphSAGE通过以下步骤聚合邻居节点的信息: 1.聚合邻居信息:一旦采样到邻居节点,GraphSAGE使用不同的聚合函数(如平均池化、最大池化等)来聚合邻居节点的特征信息。这些聚合函数可以将邻居节点的特征信息合并为一个固定长度的向量。 2.更新节点表示:聚合邻居节点的信息后,将这些信息与目标节点自身的特征信息结合起来,以更新...
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...
GraphSAGE 是 2017 年提出的一种图神经网络算法，解决了 GCN 网络的局限性: GCN 训练时需要用到整个图的邻接矩阵，依赖于具体的图结构，一般只能用在直推式学习 Transductive Learning。GraphSAGE 使用多层聚合函数，每一层聚合函数会将节点及其邻居的信息聚合在一起得到下一层的特征向量，GraphSAGE 采用了节点的邻域信...
1.GraphSAGE简介 GraphSAGE(Graph Sample and Aggregated)是一种用于图节点嵌入学习的图神经网络模型。它通过采样和聚合的方式,将邻居节点的信息聚合到目标节点上,从而学习节点的表示向量。 GraphSAGE的核心思想是从目标节点的邻居节点中采样一部分节点,然后通过聚合操作将邻居节点的特征信息整合到目标节点上。这样一方面减少...
GraphSAGE算法在概念上与以前的节点embedding方法、一般的图形学习监督方法以及最近将卷积神经网络应用于图形结构化数据的进展有关。 3.1 Factorization-based embedding approaches(节点embedding) 一些node embedding方法使用随机游走的统计方法和基于矩阵分解学习目标学习低维的embeddings ...
GraphSage算法原理 GCN网络每次学习都需要将整个图送入显存/内存中，资源消耗巨大。另外使用整个图结构进行学习，导致了GCN的学习的固化，图中一旦新增节点，整个图的学习都需要重新进行。这两点对于大数据集和项目实际落地来说，是巨大的阻碍。我们知道，GCN网络的每一次卷积的过程，每个节点都是只与自己周围的信息节点...
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(Graph SAmple and aggreGatE)是一种用于图数据的归纳式学习算法,由William Hamilton等人在2017年提出,以下是关于它的详细介绍: 背景与动机 传统的图神经网络(GNN)方法,如GCN等,在处理大规模图数据时存在计算复杂度高、难以扩展到新节点等问题。GraphSAGE旨在解决这些问题,它不依赖于对整个图的全局信息进行处理...
GraphSAGE的核心思想是通过学习邻居顶点聚合函数来产生目标顶点的embedding向量。其运行流程分为三步：首先，对每个顶点采样邻居顶点；其次，根据聚合函数聚合邻居顶点的信息；最后，得到各顶点的向量表示用于下游任务。在采样邻居顶点过程中，出于计算效率的考虑，通常会限制采样数量。若顶点邻居数少于指定数量，则...