现在大多数方法都是直推式学习， 不能直接泛化到未知节点。这些方法是在一个固定的图上直接学习每个节点embedding，但是大多情况图是会演化的，当网络结构改变以及新节点的出现，直推式学习需要重新训练，很难落地在需要快速生成未知节点embedding的机器学习系统上，本次报告介绍了一种归纳学习图嵌入—GraphSAGE(Graph SAmple and aggreGatE)框架，通过训练聚合节点邻居的函数（卷积层），使GCN扩展成归纳学习任务，对未知节点起到泛化作用。
Graph-Neural-Network-GraphSAGE-周妍汝原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/07/06/%e5%9b%be%e5%b5%8c%e5%85%a5-graphsage/
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魏超2014.11.2
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