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圖節點的低維嵌入在各種預測任務中是非常有用的，如蛋白質功能預測、內容推薦等。然而，多數方法不能自然推廣到不可見節點。圖采樣聚合算法（ Graph Sample and Aggregate， Graphsage）雖然可以提高不可見節點生成嵌入的速度，但容易引入噪聲數據，且生成的節點嵌入的表示能力不高。為此，文中提出了一種基于KNN與矩陣變換的圖節點嵌入歸納式學習算法。首先，通過KNN選取K個鄰節點;然后，根據聚合函數生成聚合信息;最后，利用矩陣變換與全連接層對聚合信息和節點信息進行計算，得到新的節點嵌入。為了有效權衡計算時間與性能，文中提出一種新的聚合函數，對鄰節點特征運用最大池化作為聚合信息輸出，以更多地保留鄰節點信息，降低計算代價。在 reddit和PPⅠ兩個數據集上的實驗表明，所提算法在πicro且1和 macro-f1兩個評價指標上分別獲得了4.995%與10.515%的提升。因此，該算法可以大幅減少噪聲數據，提高節點嵌入的表示能力，快速有效地為不可見節點及不可見圖生成節點嵌入。
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