KSC 2019
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
랜덤 워크 점수를 사용한 그래프 뉴럴 네트워크 기반 노드 분류 |
| 영문제목(English Title) |
Node Classification based on Graph Neural Network using Random Walk with Restart |
| 저자(Author) |
안성진
김명호
Seongjin Ahn
Myoungho Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 0715 ~ 0717 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
그래프 뉴럴 네트워크(Graph Neural Network)는 그래프에서 노드의 특성을 벡터의 형태로 파악할 때 해당 노드와 연결 관계에 있는 노드들의 벡터의 값을 이용하여 구하는 것이다. 그러나 모든 간선이 동일한 그래프를 분석할 때 이 알고리즘은 모든 연결된 노드들을 동등한 가중치로 생각하여 평균을 내는 방식을 사용함으로 정확성과 신뢰도가 떨어진다. 따라서 본 논문은 노드와 간선을 통해 연결된 노드의 가중치를 랜덤 워크의 점수를 기반으로 부여함으로써 정확성과 신뢰도를 높이는 방법을 제시한다. 또한 이를 기존의 방법들과 비교하여 결과를 보인다.
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영문내용
(English Abstract) |
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