Understanding GraphSAGE

GraphSAGE 是一种归纳式嵌入模型，通过采样节点邻居、聚合邻居特征并结合自身特征生成嵌入向量。其核心公式为 embedding = activation(W * AVG[own_feature, neighbor_summary] + b)，其中 W 和 b 是模型在训练过程中学习的参数。该方法支持监督和非监督学习模式，可用于预测节点属性或仅基于图结构进行训练。