柳州网站建设公司,wordpress绿色主题,elo机制,唐山seo推广公司GraphSAGE（Graph Sample and Aggregate）是图神经网络（GNN）的一种变体，由斯坦福大学的研究人员在 2017 年提出。GraphSAGE 的设计旨在高效处理大规模图数据，并在半监督学习任务中表现出色。它通过采样和聚合邻居节点的信息来学习节点的表示（embeddings），与传统的图神经…GraphSAGE（Graph Sample and Aggregate）是图神经网络（GNN）的一种变体，由斯坦福大学的研究人员在 2017 年提出。GraphSAGE 的设计旨在高效处理大规模图数据，并在半监督学习任务中表现出色。它通过采样和聚合邻居节点的信息来学习节点的表示（embeddings），与传统的图神经网络方法相比，GraphSAGE 能更好地扩展到大规模图。
核心思想
GraphSAGE 的核心思想是通过邻居采样和聚合来生成节点的嵌入表示。这种方法不仅能够捕获局部结构信息，还能减少计算复杂度，使其能够扩展到大规模图。
模型架构
GraphSAGE 的整体架构可以分为以下几个步骤： 邻居采样（Neighbor Sampling）：对每个节点，随机采样固定数量的邻居节点。这一步减少了计算量，并避免了全图计算的高复杂度。 特征聚合（Feature Aggregation）：使用聚合函数（如平均、LSTM、池化等）将采样到的邻居节点的特征聚合起来，生成该节点的聚合特征表示。 节点表示更新（Node Representation Update）：将节点的自身特征与其邻居的聚合特征结合，生成节点的新的嵌入表示。这个过程可以重复多次（即多个图卷积层），以捕获更高阶的邻居信息。 详细步骤
以下是 GraphSAGE
