GraphSAGEの概要とアルゴリズム及び実装例について

機械学習 自然言語処理 人工知能 デジタルトランスフォーメーション セマンティックウェブ 知識情報処理 グラフデータアルゴリズム 関係データ学習 推薦技術 異常検知・変化検知技術 時系列データ解析 python グラフニューラルネットワーク 本ブログのナビ GraphSAGEについて GraphSAGE（Graph Sample and Aggregated Embeddings）は、グラフデータからノードの埋め込み（ベクトル表現）を学習するためのグラフ埋め込みアルゴリズムの一つであり、ノードの局所的な隣接情報をサンプリングし、それを集約することによって、各ノードの埋め込みを効果的に学習するものとなる。このアプローチにより、大規模なグラフに対しても高性能な埋め込みを獲得することが可能となる。 GraphSAGEはHamiltonらによって”Inductive Representation