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比较GraphSAGE相比baseline算法的提升效果；比较GraphSAGE的不同聚合函数。3.2数据集及任务Citation论文引用网络（节点分类）Redditweb论坛（节点分类）PPI蛋白质网络（graph分类）3.3比较方法随机分类器手工特征（非图特征）
论文:InductiveRepresentationLearningonLargeGraphsMotivation大多数graphembedding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
论文笔记之GraphSAGE一、本文贡献提出了一个inductive归纳式GraphSAGE方法，能够利用节点特征高效地为未出现过的节点生成节点嵌入embedding.（Embedding：从原始数据中通过一系列神经网络映射操作后提取出来的低维向量，这些低维向量...
论文总结论文地址，源码本文只对论文做简单的总结分析，不详细介绍，GraphSAGE(即SAmpleandaggreGatE)的主要贡献是引入了Inductive和Sample。Inductive：它把Aggregatefunction拆分出来，训练Aggregator让其学会聚合其邻居节点的feature，因此在训练时是看不到test节点的。
1.GraphSAGE本文代码源于DGL的Example的，感兴趣可以去github上面查看。阅读代码的本意是加深对论文的理解，其次是看下大佬们实现算法的一些方式方法。当然，在阅读GraphSAGE代码时我也发现了之前忽视的GraphSAGE的细节问题和一些理解错误。...
而今天我们要介绍的这篇论文是用邻域聚合(aggregate)的方式来学习的，跟item2vec，node2vec不同的是，i2v直接生成了node的embedding信息，而在Graphsage中，embedding信息是动态聚合生成的，下面一起来看看Graphage是怎么生成embedding的吧。
论文中给出实验比较GraphSAGE相比其他方法在分类问题上的表现是比较出色的四.总结GraphSAGE同时利用节点属性信息和结构信息得到GraphEmbedding的映射，相比之前的方法，之前都是保存了映射后的结果，而GraphSAGE保存了生成embedding的映射，可扩展性更强，对于节点分类和链接预测问题的表现也比较突出。
论文：InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs在大图上的概括表示学习html.做者：Hamilton,WilliamL.andYing,RexandLeskovec,Jure（斯坦福）node.此文提出的方法叫GraphSAGE，针对的问题是以前的网络表示学习的transductive，从而提出了一个inductive的GraphSAGE算法。.GraphSAGE...
theGraphSAGEembeddinggeneration(i.e.,forwardpropagation)algorithm,whichgeneratesembeddingsfornodesassumingthattheGraphSAGEmodelparametersarealreadylearned(Section3.1).WethendescribehowtheGraphSAGEmodelparameterscanbelearnedusingstandardstochasticgradientdescentandbackpropagationtechniques(Section3.2).
GraphSAGE，解决的就是GCN全图迭代时，大图场景无法训练的局限,在十万百万级别nodes大图训练时基本上都要用到的这个技巧。这么实用的技巧，光看原理，没动手写过肯定不够，踩坑实践一下理解才更透彻。那怎么正确…
比较GraphSAGE相比baseline算法的提升效果；比较GraphSAGE的不同聚合函数。3.2数据集及任务Citation论文引用网络（节点分类）Redditweb论坛（节点分类）PPI蛋白质网络（graph分类）3.3比较方法随机分类器手工特征（非图特征）
论文:InductiveRepresentationLearningonLargeGraphsMotivation大多数graphembedding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
论文笔记之GraphSAGE一、本文贡献提出了一个inductive归纳式GraphSAGE方法，能够利用节点特征高效地为未出现过的节点生成节点嵌入embedding.（Embedding：从原始数据中通过一系列神经网络映射操作后提取出来的低维向量，这些低维向量...
论文总结论文地址，源码本文只对论文做简单的总结分析，不详细介绍，GraphSAGE(即SAmpleandaggreGatE)的主要贡献是引入了Inductive和Sample。Inductive：它把Aggregatefunction拆分出来，训练Aggregator让其学会聚合其邻居节点的feature，因此在训练时是看不到test节点的。
1.GraphSAGE本文代码源于DGL的Example的，感兴趣可以去github上面查看。阅读代码的本意是加深对论文的理解，其次是看下大佬们实现算法的一些方式方法。当然，在阅读GraphSAGE代码时我也发现了之前忽视的GraphSAGE的细节问题和一些理解错误。...
而今天我们要介绍的这篇论文是用邻域聚合(aggregate)的方式来学习的，跟item2vec，node2vec不同的是，i2v直接生成了node的embedding信息，而在Graphsage中，embedding信息是动态聚合生成的，下面一起来看看Graphage是怎么生成embedding的吧。
论文中给出实验比较GraphSAGE相比其他方法在分类问题上的表现是比较出色的四.总结GraphSAGE同时利用节点属性信息和结构信息得到GraphEmbedding的映射，相比之前的方法，之前都是保存了映射后的结果，而GraphSAGE保存了生成embedding的映射，可扩展性更强，对于节点分类和链接预测问题的表现也比较突出。
论文：InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs在大图上的概括表示学习html.做者：Hamilton,WilliamL.andYing,RexandLeskovec,Jure（斯坦福）node.此文提出的方法叫GraphSAGE，针对的问题是以前的网络表示学习的transductive，从而提出了一个inductive的GraphSAGE算法。.GraphSAGE...
theGraphSAGEembeddinggeneration(i.e.,forwardpropagation)algorithm,whichgeneratesembeddingsfornodesassumingthattheGraphSAGEmodelparametersarealreadylearned(Section3.1).WethendescribehowtheGraphSAGEmodelparameterscanbelearnedusingstandardstochasticgradientdescentandbackpropagationtechniques(Section3.2).
GraphSAGE，解决的就是GCN全图迭代时，大图场景无法训练的局限,在十万百万级别nodes大图训练时基本上都要用到的这个技巧。这么实用的技巧，光看原理，没动手写过肯定不够，踩坑实践一下理解才更透彻。那怎么正确…
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