深度学习之图神经网络GraphSAGE

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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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

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