参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/62750137
在大规模图上学习节点embedding，在很多任务中非常有效，如学习节点拓扑结构的 DeepWalk 以及同时学习邻居特征和拓扑结构的semi-GCN。
但是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（复杂度高且可能会导致embedding会偏移），很难落地在需要快速生成未知节点embedding的机器学习系统上。
本文提出归纳学习—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。
直推式(transductive)学习：从特殊到特殊，仅考虑当前数据。在图中学习目标是学习目标是直接生成当前节点的embedding，例如DeepWalk、LINE，把每个节点embedding作为参数，并通过SGD优化，又如GCN，在训练过程中使用图的拉普拉斯矩阵进行计算，
归纳(inductive)学习：平时所说的一般的机器学习任务，从特殊到一般：目标是在未知数据上也有区分性。
GraphSAGE框架
本文提出GraphSAGE框架的核心是如何聚合节点邻居特征信息，本章先介绍GraphSAGE前向传播过程（生成节点embedding），不同的聚合函数设定；然后介绍无监督和有监督的损失函数以及参数学习。
前向传播
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可视化例子：下图是GraphSAGE 生成目标节点（红色）embededing并供下游任务预测的过程：
- 先对邻居随机采样，降低计算复杂度（图中一跳邻居采样数=3，二跳邻居采样数=5）
- 生成目标节点emebedding：先聚合2跳邻居特征，生成一跳邻居embedding，再聚合一跳邻居embedding，生成目标节点embedding，从而获得二跳邻居信息。（后面具体会讲）。
- 将embedding作为全连接层的输入，预测目标节点的标签。
伪代码4-5行是核心代码，介绍卷积层操作：聚合与节点v相连的邻居（采样）k-1层的embedding，得到第k层邻居聚合特征??，与节点v第k-1层embedding?
?拼接，并通过全连接层转换，得到节点v在第k层的embedding?
?。
【embedding的获取
方法一：用迁移学习获取别人预训练好的embedding
方法二：自己训练一个embedding
这里讲一个最简单的构造embedding算法，skip-gram算法。
假定我们的神经网络是输入一个词，输出一个反面词，比如，输入男人，输出女人，那么我们就构造一个含有embedding层的神经网络。
可以把embedding想象成是神经网络的一层，里面的参数经过不断的前向传播反向传播迭代更新。损失函数可以选用交叉熵函数。
训练完后，我们自己的embeding就构造好啦！】
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