圖神經網絡論文閱讀(三) Inductive Representation Learning on Large Graphs，NIPS2017

本文的三位做者均來自斯坦福大學計算機系，他們提出一個通用的概括框架GraphSAGE（空域卷積）。該框架經過從節點的本地鄰居中採樣和彙集特徵來生成嵌入，而且提出了三種不一樣的聚合鄰居特徵的方式，這使得卷積的操做更貼近於直觀上的CNN。本模型也能夠應用於半監督甚至是無監督的任務。 web Model 至於Relative work中涉及到的圖embedding方法（Node2vec、因子分解機等）就

>>阅读原文<<