노드별 벡터 대신 함수
기존 노드마다 별도의 임베딩을 직접 학습하면 모든 노드가 학습 중에 나타나야 하는 제약이 생긴다. GraphSAGE는 노드 특징을 이용해 새로운 노드의 임베딩을 생성하는 함수를 학습한다.
국소 이웃의 정보
노드의 국소 이웃에서 특징을 표본 추출하고 집계해 표현을 만든다. 그래프에 새로 추가된 노드도 이 함수와 사용 가능한 특징을 통해 처리하는 귀납적 구성을 목표로 한다.
새 노드와 새 그래프
원 연구는 인용 자료와 Reddit 게시물 자료에서 이전에 보지 못한 노드의 분류를 평가했다. 여러 단백질 상호작용 그래프에서는 완전히 새로운 그래프에 대한 일반화도 조사했다.