图神经网络论文阅读(三) Inductive Representation Learning on Large Graphs，INPS2017

本文的三位作者均来自斯坦福大学计算机系，他们提出一个通用的归纳框架GraphSAGE（空域卷积）。该框架通过从节点的本地邻居中采样和聚集特征来生成嵌入，并且提出了三种不同的聚合邻居特征的方式，这使得卷积的操作更贴近于直观上的CNN。本模型也可以应用于半监督甚至是无监督的任务。 Model 至于Relative work中涉及到的图embedding方法（Node2vec、因子分解机等）就不过多介绍

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