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一篇论文投到SCI杂志后，editor（或Managing Editor、associate editor,甚至是editor in chief）会对稿件做出一个初步的意见或结论。. 第一，判断论文的内容是否符合期刊的定位或scope,如果不符合收稿要求，编辑就不用再浪费时间了，不用外审了，直接退稿，当然退稿信会 ...
前言：本文将介绍网络表示学习相关的2篇论文，一篇是阿里巴巴的十亿规模商品推荐系统，一篇是斯坦福的大型网络中的归纳式学习 本文作者：于辰淼，2017级研究生，目前研究方向为网络表示学习，来自中国人民大学大数…
源码解读. GraphSAGE的源码中提供了两种训练方式的入口，supervised_train.py和unsupervised_train.py两种方式，本文只介绍有监督部分，本文从supervised_train.py开始逐步介绍GraphSAGE的思想，旨在讲懂代码中比较繁琐较难理解的地方并将其与论文中的公式对应，一些方法的使 …
以graphsage开头的几种是graphsage的几种变体，由于aggregator不同而不同。可以通过设定SampleAndAggregate()中的aggregator_type进行选择。默认为mean. 其中gcn与graphsage的参数不同在于： gcn的aggregator中进行列concat的操作，因此 …
GCN（1stChebNet）与GraphSage的不同： GCN需要将整个图（邻接矩阵）输入进去，GraphSage不用输入整个图的拓扑结构，可以批量处理； GCN是直推式的方法，GraphSage是归纳式的方法，可以处理unseen node； GCN聚合了每个邻居的信息，GraphSage采样固定数量的邻居； GCN的输入有节点编号列表、节点特征、邻接矩阵 ...
GraphSAGE图神经网络算法详解. GraphSAGE 是 17 年的文章了，但是一直在工业界受到重视，最主要的就是它论文名字中的两个关键词：inductive 和 large graph。. 今天我们就梳理一下这篇文章的核心思路，和一些容易被忽视的细节。. 大家先想想图 …
论文: Inductive Representation Learning on Large Graphs Motivation 大多数graph embedding框架是transductive(直推式的), 只能对一个固定的图生成embedding。这种transductive的方法不能对图中没有的新节点生成embedding。相对的，GraphSAGE是一个inductive（归纳式）框架，...
GraphSAGE 是 17 年的文章了，但是一直在工业界受到重视，最主要的就是它论文名字中的两个关键词：inductive 和 large graph。今天我们就梳理一下这篇文章的核心思路，和一些容易被忽视的细节。 为什么要用 GraphSAGE 大家先想想图为什么这么 ...
GraphSAGE的核心：GraphSAGE不是试图学习一个图上所有node的embedding，而是学习一个为每个node产生embedding的映射。 在上图中，如果对《史酷比狗》剧情熟悉的话，我们很清楚第知道Fred，Velma，Daphne和Shaggy这些角色，我们可以回想下哪个角色与上面四个成员有关系呢？
一篇论文投到SCI杂志后，editor（或Managing Editor、associate editor,甚至是editor in chief）会对稿件做出一个初步的意见或结论。. 第一，判断论文的内容是否符合期刊的定位或scope,如果不符合收稿要求，编辑就不用再浪费时间了，不用外审了，直接退稿，当然退稿信会 ...
前言：本文将介绍网络表示学习相关的2篇论文，一篇是阿里巴巴的十亿规模商品推荐系统，一篇是斯坦福的大型网络中的归纳式学习 本文作者：于辰淼，2017级研究生，目前研究方向为网络表示学习，来自中国人民大学大数…
源码解读. GraphSAGE的源码中提供了两种训练方式的入口，supervised_train.py和unsupervised_train.py两种方式，本文只介绍有监督部分，本文从supervised_train.py开始逐步介绍GraphSAGE的思想，旨在讲懂代码中比较繁琐较难理解的地方并将其与论文中的公式对应，一些方法的使 …
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GCN（1stChebNet）与GraphSage的不同： GCN需要将整个图（邻接矩阵）输入进去，GraphSage不用输入整个图的拓扑结构，可以批量处理； GCN是直推式的方法，GraphSage是归纳式的方法，可以处理unseen node； GCN聚合了每个邻居的信息，GraphSage采样固定数量的邻居； GCN的输入有节点编号列表、节点特征、邻接矩阵 ...
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GraphSAGE的核心：GraphSAGE不是试图学习一个图上所有node的embedding，而是学习一个为每个node产生embedding的映射。 在上图中，如果对《史酷比狗》剧情熟悉的话，我们很清楚第知道Fred，Velma，Daphne和Shaggy这些角色，我们可以回想下哪个角色与上面四个成员有关系呢？
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