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저자정보
강현주 (성균관대학교) 박호건 (성균관대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
발행연도
2021.12
수록면
819 - 821 (3page)

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비지도 노드 표현 학습은 네트워크 본연의 구조적 특징을 유지하면서 저차원의 벡터 공간으로 인코딩할 수 있는 네트워크 차원 축소 방법론 중 하나이다. 본 연구에서는 비지도 노드 표현 학습의 결과를 지역적 관점에서 설명하고자 하며, 노드를 위한 설명의 단위로 서브 그래프를 사용한다. 서브 그래프에 속하는 엣지(Edge)를 입력 그래프에서 변화(Perturbation)시킨 후 재학습 시, 임베딩 벡터 공간에서 전후 Top-k 이웃 분포가 가장 크게 변하는 서브 그래프를 해당 비지도 노드 표현 학습의 ... 전체 초록 보기

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