1 GraphSAGE论文简介 论文:Inductive Representation Learning on Large Graphs 在大图上的归纳表示学习 链接:arxiv.org/abs/1706.0221 作者:Hamilton, William L. and Ying, Rex and Leskovec, Jure(斯坦福) 来源:NIPS 2017 代码:github.com/williamleif/ 此文提出的方法叫GraphSAGE,针对的问题是之前的网络表示...
GraphSAGE不是直接学习节点的嵌入,而是学习一种聚合函数,新节点的嵌入通过学习到的聚合函数生成,从而实现inductive(归纳式)学习。
论文:Inductive Representation Learning on Large Graphs 在大图上的归纳表示学习 链接:https://arxiv.org/abs/1706.02216https://github.com/williamleif/graphsage-simple/ 此文提出的方法叫GraphSAGE,针对的问题是之前的网络表示学习的transductive,从而提出了一个inductive的GraphSAGE算法。GraphSAGE同时利用节点特征信息和...
此文提出的方法叫GraphSAGE,针对的问题是之前的网络表示学习的transductive,从而提出了一个inductive的GraphSAGE算法。GraphSAGE同时利用节点特征信息和结构信息得到Graph Embedding的映射,相比之前的方法,之前都是保存了映射后的结果,而GraphSAGE保存了生成embedding的映射,可扩展性更强,对于节点分类和链接预测问题的表现也比较突...
Citation 论文引用网络(节点分类) Reddit web 论坛 (节点分类) PPI 蛋白质网络 ( graph 分类) 3.3 比较方法 随机分类器 手工特征(非图特征) deepwalk(图拓扑特征) deepwalk+手工特征 GraphSAGE 四个变种 ,并无监督生成 embedding 输入给 LR 和端到端有监督 ...
GCN每次迭代AW 是会用到A整个图邻接矩阵;graphsage可以说对GCN做了进一步精简,每次迭代只抽样取直接相连的邻居;而且GraphSAGE可以通过mini-batch的形式训练,定义合适的领域范围,可以大大减小领接矩阵的维度。 图源自百度飞桨 注:因无法一次性全图送入计算资源,需要借鉴深度学习中的MiniBatch ...
GraphSage的小批量算法 在之前的GCN模型中,训练方式是一种全图形式, 也就是一轮迭代,所有节点样本的损失只会贡献一次梯度数据,无法做到DNN中通常用到的小批量式更新,这从梯度更新的次数而言,效率是很低的。另外,对于很多实际的业务场景数据而言,图的规模往往是十分巨大的,单张显卡的显存容量很难达到一整张图训练时所...
利用图信息的推荐我们在之前的文章里面也介绍了几篇,SRGNN,node2vec,deepwalk等等,这些论文都是利用了图结构的邻域关系来对node进行建模学习。而今天我们要介绍的这篇论文是用邻域聚合(aggregate)的方式来学习的,跟item2vec,node2vec不同的是,i2v直接生成了node的embedding信息,而在Graphsage中,embedding信息是动态聚...
本文探讨了GraphSAGE论文，该论文提出了针对网络表示学习中transductive问题的一种inductive方法。GraphSAGE算法旨在同时利用节点特征信息和结构信息，以实现对图的嵌入表示。与以往方法不同，它保存了生成embedding的映射，具有更好的扩展性和在节点分类、链接预测方面表现出色。GraphSAGE动机在于解决transductive学习...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.02216 领域:知识图谱,知识表征 发表时间:2017 作者:William L. Hamilton,斯坦福大学 出处:NIPS 被引量:2398 代码和数据:https://github.com/williamleif/GraphSAGE,pyg和dgl均有对该方法的支持 阅读时间:2022.05.03 ...