11、图卷积网络与GraphSAGE的优化与应用

raspberrypi5

于 2025-08-11 13:14:28 发布

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分类专栏：图神经网络实战入门文章标签：图卷积网络 GraphSAGE 聚合方法

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图卷积网络与GraphSAGE的优化与应用

1. 聚合方法

1.1 JumpingKnowledge层聚合

JumpingKnowledge层会获取之前所有层的输出列表，并根据指定模式（如’cat’）进行聚合。在拼接模式下，各层的特征向量会沿着特征维度进行拼接。

1.2 GCN模型分类性能比较

模型	F1分数	对数损失
基线GCN	0.781	1.42
JK (GCN)	0.699	1.36

从上述表格可以看出，基线模型的F1分数更好，而JK模型在对数损失方面表现更优。这表明在基线版本和JK版本之间进行选择时，需要在更高的召回率/精确率和更高的预测确定性之间进行权衡，应根据具体任务的需求和目标仔细考虑。

1.3 应用聚合方法的实际考虑

选择合适的聚合方法是一个技术决策，需要考虑数据集的具体特征、需求以及用例，以下是一些具体的考虑因素：
- 数据集局部邻域结构 ：对于局部邻域结构至关重要的数据集，使用均值或求和聚合可能会模糊关键特征，而最大聚合可以突出关键属性。例如，在社交网络图中检测影响者时，最大聚合可能更有效；但如

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13、图卷积网络与GraphSAGE：原理、实现与应用

raspberrypi5的博客

08-13

本文详细解析了图卷积网络（GCN）和GraphSAGE的原理、实现与应用，重点介绍了它们在PyTorch Geometric框架中的实现细节，以及在亚马逊产品数据集上的实际应用。文章涵盖了GCN的归一化和嵌入计算、GraphSAGE的采样与聚合机制，并对比了谱方法与空间方法的异同。此外，还讨论了数据处理、模型调优、聚合方法选择等实践要点，以及未来图神经网络的发展趋势。

12、图卷积网络与GraphSAGE的深入解析

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08-12

本文深入解析了图卷积网络（GCN）和GraphSAGE的核心概念与实现方法。内容涵盖卷积方法的基础知识，包括CNN与GNN的异同，以及空间方法和谱方法的原理；详细介绍了消息传递机制，包括其步骤、操作流程和数学表达；同时对比了GCN与GraphSAGE在聚合函数上的差异，并解析了GCN的具体操作步骤和参数。通过这些内容，帮助读者更好地理解和应用图神经网络于实际图数据任务中。

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10、图卷积网络与GraphSAGE：产品预测与聚合方法

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08-10

本文探讨了图卷积网络（GCN）和GraphSAGE在产品预测与聚合方法中的应用。通过使用训练好的模型生成产品捆绑组合，展示了基于节点嵌入和余弦相似度的产品推荐方法。同时，深入分析了Sum、Mean、Max等不同聚合方法在模型性能上的表现，并介绍了多层聚合、列表聚合和跳跃知识网络（JK-Nets）等高级聚合技术。最后，总结了选择聚合方法时需要考虑的因素，并提出了未来研究的方向。

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内容概要：本文档提出了1.6TbE PCS（物理编码子层）中PCS通道形成与对齐标记（AM）插入的基线方案，作为IEEE P802.3dj任务组标准制定的一部分。文档详细描述了1.6TbE系统中如何将RS-FEC符号按轮询方式分配到16个PCS通道中，每个通道速率为100Gbps，并定义了AM标记在各通道中的分布结构与插入机制。通过对齐标记的映射规则、填充方式、状态字段传输以及伪代码实现，确保发送端与接收端的数据对齐、解交错与正确恢复。此外，还涵盖了FEC误码劣化信号生成和HI_SER监控机制，并讨论了PMA层在不同接口配置下的符号复用要求。该提案与先前采纳的基线共同构成完整的1.6TbE PCS规范。; 适合人群：从事高速以太网物理层设计、通信协议开发或标准制定的工程师和技术专家，具备数字通信与FEC编码基础知识的研发人员；使用场景及目标：①为1.6TbE以太网PCS层的设计提供标准化参考；②指导硬件实现中的AM插入/删除、通道形成、误码监测等功能模块开发；③支持多厂商设备互操作性的统一规范制定；阅读建议：此文档技术性强，涉及大量底层符号映射与伪代码逻辑，建议结合IEEE 802.3现有标准（如CL119、CL172）对照阅读，并关注后续对时钟内容与基线漂移的分析补充。

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基于DGL的图卷积网络实现与节点分类应用

图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是图神经网络（GNN）领域中一种极具代表性的深度学习模型，专门用于处理非欧几里得空间中的图结构数据。这类数据广泛存在于社交网络、知识图谱、生物分子结构、推荐...