GraphSAGE(Graph Sample and Aggregated)是一种用于图神经网络的模型,用于学习节点的表示。其公式如下所示: 1. 第一步是对邻居节点进行采样: \(N(v)\) 表示节点 \(v\) 的邻居节点集合,\(S(v)\) 表示从 \(N(v)\) 中采样的节点集合,\(S(v)\) 的大小为 \(s\)。 2. 接下来是聚合邻居节点的特征...
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。这样一方面减少了计算复杂度,另...
GraphSAGE(Graph Sample and Aggregated)是一种用于无监督图节点嵌入学习的算法。它通过采样和聚合邻居节点的特征,可以将图中节点的结构信息映射到低维向量空间中。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。
Sample neighborhood:对每个节点的邻居节点进行采样,为每个节点采样固定数量的邻居 Aggregate feature information from neighbors:通过聚合函数聚合邻居节点包含的信息 Predict graph context and label using aggregated information:得到图中各个顶点的向量表示 2.2 Embedding generation GraphSAGE的前向传播算法如下,前向传播描述...
(1.2. 聚合/前向传播: Aggregate feature information)从最底层开始,逐层向上计算父节点的节点信息,直到目标节点,这就有了一层一层向前传播的感觉;(1.3.预测: Predict graph context and label using aggregated information)在目标节点上计算生成其label向量,我们可以认为这个向量即体现了节点自身的特征信息,也学习到...
GraphSAGE(Graph Sample and Aggregated)是一种用于节点分类和节点预测的图神经网络模型。该模型通过采样和聚合邻居节点的特征,来学习节点的表示。 1. GraphSAGE模型的输入是一个图,由节点和边组成。每个节点都有一个特征向量,描述了节点的属性。边表示节点之间的关系或连接。 2. GraphSAGE模型的目标是学习节点的表示,...