图神经网络召回算法，基于深度学习框架构建的图算法。可以基于用户和商品特征及行为产出user embedding 和...
图样本和聚合(GraphSAGE)是一种用于处理大规模图形数据的方法,它通过采样固定数量的邻居节点来减少计算复杂度。然而,GraphSAGE也有其缺点。首先,GraphSAGE的聚合操作可能会丢失一些重要的图形结构信息,因为它只考虑了固定数量的邻居节点。此外,GraphSAGE对于异质图形的处理能力也较弱,因为它假设所有节点的邻居节点都具有相同的...
在之前说了GNN的理论，目前还只是说到了图卷积网络，而图卷积神经网络中最为常用的就是2017年的GraphSA...
GCN通常应用于固定图的直推式表示学习，GraphSAGE将其扩展到归纳式无监督学习的任务中，利用节点特征（例...
GCN和GraphSAGE均是各向同性的网络结构，某些情况下学习表示的能力较差一些，只能用于无向图。而GAT是各向...
GCN Pytorch实现（GCN、GraphSAGE、GAT）34 赞同 · 2 评论文章 1. 卷积 首先我们看下卷积定理的定义...
graphSage还是HAN？吐血力作Graph Embeding经典好文 继 Goole 于 2013年在word2vec论文中提出 Embeding ...
GraphSAGE：虽然支持mini-batch方式训练，但是训练较慢，固定邻居数目的node-wise采样，精度和效率较低。
Jump Knowledge Network的跳跃连接 所有层都可以跳到最后一层并进行聚合（用GraphSAGE的聚合方法），让节点...