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초록·키워드
기계학습 문제를 해결하는데 있어서 중요한 방법 중 하나는 입력 데이터에 대한 유용한 표현을 찾는 것이다. 이러한 데이터 변환은 더 정교한 예측 모델의 개발을 이끈다. 최근에는 데이터르 객체들과 이들 사이의 관계로 표현하는 그래프 데이터베이스의 활용이 증가하고 있다. 그래프 형태의 입력 데이터에 대한 적절한 표현을 찾는 방법으로는 네트워크 임베딩이 대표적이며, 이를 통해 복잡한 그래프 데이터베이스의 문제를 저차원 공간상의 벡터 표현들을 활용하여 더 쉽게 해결할 수 있다. 기존의 네트워크 임베딩 기법들은 그래프 내의 각 노드를 단일 벡터로 표현하는 것에 초점을 맞추었고, 이로 인하여 표현력의 제약을 가졌다. 이 연구에서는 각 노드가 단일 ... 전체 초록 보기
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