Inductive Representation Learning on Large Graphs论文笔记

前言 PATCHY-SAN方法是将图结构的数据，通过一些列的取样和邻居节点的选择，将图结构的数据转化为序列结构的数据。将在欧氏空间表现良好的卷积方法作用于变形后的据图结构数据 此篇文章提出GraphSage方法旨在找出适用于图结构类型数据的卷积方法，也就是如何在图结构类型的数据上进行类似于卷积的操作。与结合图中全部节点进行权重更新的MPNN不同。区别于传统的全图卷积，GraphSage利用采样的部

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