Paper | Inductive Representation Learning on Large Graphs

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Intro

GraphSAGE

大多数graph embedding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是一个inductive（归纳式）框架，能够高效地利用节点的属性信息对新节点生成embedding。

Methodology

Aggregate

学的是一个Aggregator的方程

Update

Update是先级联操作，然后通过一个线性变换。

由于级联改变了输入维度，W会进行一个降维操作。

每一个k-hop的W都不一样

code: https://github.com/williamleif/graphsage-simple/

Reference

https://zhuanlan.zhihu.com/p/367741877