圖神經網絡論文閱讀(三) Inductive Representation Learning on Large Graphs，INPS2017

本文的三位作者均來自斯坦福大學計算機系，他們提出一個通用的歸納框架GraphSAGE（空域卷積）。該框架通過從節點的本地鄰居中採樣和聚集特徵來生成嵌入，並且提出了三種不同的聚合鄰居特徵的方式，這使得卷積的操作更貼近於直觀上的CNN。本模型也可以應用於半監督甚至是無監督的任務。 Model 至於Relative work中涉及到的圖embedding方法（Node2vec、因子分解機等）就不過多介紹

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