4.2 图采样与聚合 (GraphSAGE)

文档摘要

4.2 图采样与聚合 (GraphSAGE) 图神经网络 (GNN) 入门与实战：深度学习在图数据上的应用第四章：经典图神经网络模型 4.2 图采样与聚合 (GraphSAGE) 在浩瀚的数据宇宙中，图结构以其强大的表达能力，将实体间的复杂关系编织成一张张精妙的网络。从社交网络的连接，到生物分子间的相互作用，图数据无处不在。然而，传统的图神经网络 (GNN) 在处理大规模图数据时，面临着严峻的挑战，例如计算效率低下、难以泛化到未见过的节点等问题。 GraphSAGE (Graph SAmple and aggreGatE) 模型的出现，犹如一道划破夜空的闪电，为解决这些难题带来了新的曙光。