Graphsage

Understanding graphsage requires examining multiple perspectives and considerations. 【Graph Neural Network】GraphSAGE: 算法原理，实现和应用. 本文介绍的GraphSAGE则是一种能够利用顶点的属性信息高效产生未知顶点embedding的一种归纳式 (inductive)学习的框架。 其核心思想是通过学习一个对邻居顶点进行聚合表示的函数来产生目标顶点的embedding向量。 【图神经网络】 GraphSAGE 原文精讲（全网最细致篇）-CSDN博客.

我们提出了一个通用框架， 称为GraphSAGE（采样和聚合），用于归纳节点嵌入。 与基于矩阵分解的嵌入方法不同，我们利用节点特征（例如，文本属性、节点资料信息、节点度数）来学习一个泛化到未见节点的嵌入函数。 This perspective suggests that, graphSage: Representation Learning on Large Graphs - GitHub. It's important to note that, this directory contains code necessary to run the GraphSage algorithm. GraphSage can be viewed as a stochastic generalization of graph convolutions, and it is especially useful for massive, dynamic graphs that contain rich feature information. [1706.02216] Inductive Representation Learning on Large Graphs.

Here we present GraphSAGE, a general, inductive framework that leverages node feature information (e.g., text attributes) to efficiently generate node embeddings for previously unseen data. Similarly, graphSAGE - Stanford University. GraphSAGE is a framework for inductive representation learning on large graphs. GraphSAGE is used to generate low-dimensional vector representations for nodes, and is especially useful for graphs that have rich node attribute information.

深入理解GraphSAGE：大型图数据的归纳表征学习-百度开发者中心. 本文介绍了GraphSAGE，一种针对大型图数据的归纳表征学习框架。 GraphSAGE通过采样和聚合邻居节点信息，有效解决了传统图卷积网络无法直接泛化到新节点的问题，为大规模图数据的表征学习提供了新思路。 【论文解读】GraphSAGE：通过采样与聚合实现图上的归纳式学习 - 知乎. 使用 GraphSAGE 等归纳式方法：最直接的方式是使用专门为归纳式学习设计的模型，比如GraphSAGE，避免了对传统方法的大幅度修改和额外计算开销。 图算法之GraphSAGE原理以及代码实现 - 53AI-AI知识库|大模型知识库|大模型训练|智能体开发. GraphSAGE：一种用于图数据的归纳式学习算法 - 51CTO博客.

与GCN等直推式学习算法相比，GraphSAGE是归纳式学习算法，能够更好地处理新节点和动态图数据。 与一些基于随机游走的图嵌入算法（如DeepWalk）相比，GraphSAGE能够更有效地利用图的局部结构信息，并且可以自然地处理节点的特征信息。 图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现 - 技术栈. GraphSAGE 是专为处理大规模图而设计的 图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 架构。 在科技行业，可扩展性是推动系统增长的关键驱动力。