邻居汇聚的算法里 预测时来了新节点怎么办呢?

[MirrorXBJ]

比如说来了一个从未出现的Query 那么它也没有邻居. 即使使用一些semantic feature作为edge 也可能找不到相似的Query 那么是不是无法预测了?

[YanZhangN]

我的理解是，如果和图里已有的点存在edge的话，就可以用aggregator进行聚合产生向量表示了，这也是graphsage这种方法里宣称的"inductive"的特性。 当然如果该query和图中任何一个点都不相邻，就没办法做了，需要在算法层面做一些工作。

[Piento28]

楼上说的挺有道理的。我的对原文中算法的理解是，即使没有任何边，如果有原始的点信息的话，依然可以一定程度上的用学到的W对concatenate后的中间embedding进行encode，当然，这种情况下concatenate两个来源中的邻居信息就是0了，只有自己的点信息。

[YanZhangN]

楼上说的挺有道理的。我的对原文中算法的理解是，即使没有任何边，如果有原始的点信息的话，依然可以一定程度上的用学到的W对concatenate后的中间embedding进行encode，当然，这种情况下concatenate两个来源中的邻居信息就是0了，只有自己的点信息。

这样做也是可以的。相当于padding了一些默认邻居。

[lixusign]

有更好的解决方案吗？