KSC 2019
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
가중치 그래프를 위한 LSTM 오토인코더 기반 임베딩 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A Weighted Graph Embedding Technique Based on LSTM Autoencoders |
| 저자(Author) |
서민지
이기용
Minji Seo
Ki Yong Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 0464 ~ 0466 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 가중치 그래프를 위한 새로운 임베딩 기법을 제안한다. 지금까지 그래프 임베딩에 대해서는 연구된 바가 있었으나 각 간선에 가중치가 부여된 가중치 그래프의 임베딩에 대해서는 많은 연구가 이루어지지 않았다. 본 논문에서 제안하는 임베딩 기법은 가중치 그래프들이 주어졌을 때, 각 가중치 그래프로부터 그 내부에 존재하는 노드-가중치 시퀀스(node-weight sequence)들을 추출하고, 이들을 훈련 데이터로 사용하여 LSTM 오토인코더(autoencoder)를 학습시킨다. 이후 학습된 LSTM 오토인코더를 사용하여 각 노드-가중치 시퀀스들을 임베딩하고, 해당 결과들을 모아 각 가중치 그래프의 최종 임베딩 결과를 얻는다. 이렇게 얻어진 가중치 그래프의 임베딩 결과는 가중치 그래프 간 유사도 측정이나 유사 가중치 그래프 탐색 등에 활용될 수 있다. 실제 서로 다른 구조와 가중치를 가진 그래프 데이터에 대한 실험을 통해, 제안하는 임베딩 기법이 유사한 가중치 그래프를 탐색하는데 매우 효과적임을 확인하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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