论文笔记: Inductive Representation Learning on Large Graphs

前言 PATCHY-SAN方法是将图结构的数据，经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做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相似于卷积的操做。与结合图中所有节点进行权重更新的MPNN不一样。区别于传统的全图卷积，GraphSage利用采样的

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