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GNN、DeepWalk 和 GraphSage
https://easyai.tech/blog/gnn-deepwalk-graphsage/ 参考这篇文章 给定一个部分标记的 graph G，目标是利用这些标记的节点来预测未标记的节点的标签。它学习用包含邻域信息的 d 维向量 h_v 表示每个节点。即： 其中 x_co[v] 表示与 v 相连的边的特征，h_ne[v] 表示 vGraphSAGE：Inductive Representation Learning on Large Graphs——论文笔记
背景 本文是斯坦福大学发表在2017年nips的一篇文章，不同于deepwalk等通过图结构信息，在训练之前需要所有节点的embedding信息，这种方法对于那些没有见过的node节点是没办法处理的，概括的说，这些方法都是transductive的。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tran图神经网络在推荐系统中的应用
互联网中到处都是图结构的数据，比如我们熟悉的社交网络，最近流行的知识图谱等等，这些数据中包含着大量的关系信息，这对推荐系统来说是非常有帮助的。 为了能更好地利用这些信息进行推荐，各大巨头可谓尝试了各种办法，比如 DeepWalk、Node2Vec 这些非常实用的 Graph Embeddin《Inductive Representation Learning on Large Graphs》论文阅读（GraphSAGE）
Inductive Representation Learning on Large Graphs abstract1.introduction3.proposed method：GraphSAGE3.1 embedding generation（forward propagation）algorithm3.1.1 relation to the Weisfeiler-Lehman Isomorphism Test3.1.2 neighborhood definition 3.2 learning the图神经网络GraphSAGE代码详解
图神经网络GraphSAGE代码详解 1. 前言2. 代码下载3. 数据集分析4. 代码分析4. 1 model.py4. 2 aggregators.py4. 3 encoders.py 5 总结 1. 前言 最近在学习图神经网络相关知识，对于直推式的图神经网络，训练代价昂贵，这篇文章主要是介绍一个基于归纳学习的框架GraphSAGE的代图神经网络的介绍
近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。 图神经网【GNN】GraphSAGE：GCN 可能没我强
今天看的论文是斯坦福大学的同学的论文《Inductive Representation Learning on Large Graphs》，于 2017 年发表于 NIPS，目前被引次数超过 1200 次。 对于大规模网络图来说，低维的分布编码具有举足轻重的意义，但现有的诸多模型都属于直推式学习（transductive），其可以解决参与训练的节点的Pytorch实现GCN、GraphSAGE、GAT
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNzcyNzE0Mg==&mid=2247501404&idx=1&sn=b551b55065f621571e247ecbaae31c0b&chksm=fa79a915cd0e2003798505108a17860c4137fda3636c8fc3490f30a2841eb0e649785da83be6&mpshare=1&scene=23&srcid=0701EyzPemAOGNN教程：采样模型GraphSage理解(工业上图模型的雏形)
转载 目录 动机 大纲 一、Inductive learning v.s. Transductive learning 二、概述 三、算法细节 3.1 节点 Embedding 生成(即：前向传播)算法 3.2 采样 (SAmple) 算法 3.3 聚合器 (Aggregator) 架构 3.4 参数学习 四、后话 Reference 动机 本文为GNN教程的第三篇文章 【GraghSA[Graph Classification] GraphSAGE 论文笔记
文章目录 [Graph Classification] GraphSAGEIntroductionSample methodEmbedding generation algorithmLearning parametersAggregator Architectures [Graph Classification] GraphSAGE GraphSAGE在很多paper中都作为graph classification的baselines之一，所以可见他在《GraphSAGE: GCN落地必读论文》
GraphSAGE: GCN落地必读论文 论文：Inductive Representation Learning on Large Graphs作者：William L. Hamilton, Rex Ying, Jure Leskovec来源：NIPS17 0. 碎碎念 PinSAGE（ PinSage:第一个基于GCN的工业级推荐系统）为GCN落地提供了实践经验，而本文是PinSAGE的理论基础，同样An Intuitive Explanation of GraphSAGE
By Rıza Özçelik Original post: https://towardsdatascience.com/an-intuitive-explanation-of-graphsage-6df9437ee64f DeepWalk is a transductive algorithm, meaning that, it needs the whole graph to be available to learn the embedding of a node. Thus, wGraph-GraphSage
MPNN很好地概括了空域卷积的过程，但定义在这个框架下的所有模型都有一个共同的缺陷： 1. 卷积操作针对的对象是整张图，也就意味着要将所有结点放入内存/显存中，才能进行卷积操作。但对实际场景中的大规模图而言，整个图上的卷积操作并不现实。GraphSage[2]提出的动机之一就是解决这个问题