Lågdimensionella inbäddningar av noder i stora grafer har visat sig vara mycket användbara i en mängd olika förutsägelser uppgifter, från innehåll rekommendation till att identifiera proteinfunktioner. De flesta befintliga metoder kräver dock att alla noder i grafen är närvarande under utbildning av inbäddningar; dessa tidigare metoder är i sig transduktiv och inte naturligt generaliseras till osynliga noder. Här presenterar vi GraphSAGE, ett allmänt induktivt ramverk som utnyttjar nodfunktionsinformation (t.ex. textattribut) för att effektivt generera nodinbäddningar för tidigare osedda data. Istället för att träna individuella inbäddningar för varje nod, lär vi oss en funktion som genererar inbäddningar genom provtagning och aggregering funktioner från en nod lokala grannskap. Vår algoritm överträffar starka baslinjer på tre induktiva nodklassificeringsriktmärken: vi klassificerar kategorin osynliga noder i evolverande informationsgrafer baserade på citering och Reddit postdata, och vi visar att vår algoritm generaliserar till helt osynliga grafer med hjälp av en multigrafdatauppsättning av protein-proteininteraktioner.
REF introducerade idén om induktiv representation av noder i en graf.
Inductive Representation Learning on Large Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}