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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.11
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 1,193 - 1,198 (6page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2019.46.11.1193
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그래프 합성곱 네트워크(GCNs)는 합성곱 구조를 활용하여 주변 노드들의 정보를 종합하는 방식으로 대상 노드의 표현력을 높인다. 높은 성능을 보이기 위해서는 우선적으로 대상 노드에게 필요한 정보를 전달할 수 있는 주변 노드를 선별하고, 이후 학습시 적절한 필터(filter) 값을 습득하는 과정이 수반되어야한다. 최근 GCNs 알고리즘들은 1-hop 거리의 노드들을 선택하는 등의 비교적 간단한 이웃 노드정의를 활용하고 있다. 이러한 경우 불필요한 정보가 대상 노드에 전파되어 성능을 저하하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 대상 노드와 주변 노드간의 유사도 계산을 통해 유효한 이웃 노드를 선별하여 활용하는 GCN 알고리즘을 제안한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 알고리즘
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
A. Grover, and J. Leskovec, "node2vec: Scalable Feature Learning for Networks," Proc. of the 22nd ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, 2016.
A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, L. KAiser, I. Polosukhin, "Attention is All You Need," Advances in neural information processing systems, 2017.
B. Perozzi, R. Ai-Rfou, S. Skiena, "Deepwalk: Online Learning of Social Representations," Proc. of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, 2014.
H. Gao, Z. Wang, S. Ji, "Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks," Proc. of the 24th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, 2018.
J. Bruna, W. Zaremba, A. Szlam, Y. LeCun, "Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs," International Conference on Learning Representations, 2014.
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B. Perozzi, R. Ai-Rfou, S. Skiena, "Deepwalk: Online Learning of Social Representations," Proc. of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, 2014.
H. Gao, Z. Wang, S. Ji, "Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks," Proc. of the 24th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, 2018.
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