GraphSAGE算法的邻居抽样和聚合方式简介

本文简要介绍GraphSAGE算法在训练时的邻居抽样方式和若干种邻居聚合的方式，分析它们的优缺点，并探讨GraphSAGE在归纳学习中的应用。相比传统的GCN算法，GraphSAGE在处理大规模图数据时具有显著优势，可以学习没有见过的节点，从而实现Inductive Learning。邻居抽样和聚合方式是GraphSAGE算法的关键之一，本文详细讲解了它们的实现方式和优缺点。搜索关键词：GraphSAGE, 邻居抽样, 邻居聚合, 归纳学习, 图数据分析。