GraphSAGE的四个聚合函数

• Mean Aggregator

  Mean 聚合近似等价 GCN 中的卷积传播操作。具体来说就是对中心节点的邻居节点的特征向量求均值，然后和中心节点特征向量拼接，中间有两次非线性变换。

• GCN Aggregator

  GCN的归纳式学习版本

• Pooling Aggregator

  

   

  先对中心节点的邻居节点表示向量进行一次非线性变换，然后对变换后的邻居表示向量进行池化操作（mean pooling 或者 max pooling），最后将 pooling 所得结果与中心节点的特征表示分别进行非线性变换，并将所得结果进行拼接或者相加从而得到中心节点在该层的向量表示。

• LSTM Aggregator

  将中心节点的邻居节点随机打乱作为输入序列，将所得向量表示与中心节点的向量表示分别经过非线性变换后拼接，得到中心节点在该层的向量表示。LSTM 本身用于序列数据，而邻居节点没有明显的序列关系，因此输入到 LSTM 中的邻居节点需要随机打乱顺序