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정교한 이웃 노드 선택법을 활용한 그래프 합성곱 네트워크Graph Convolutional Networks with Elaborate Neighborhood Selection
- Other Titles
- Graph Convolutional Networks with Elaborate Neighborhood Selection
- Issue Date
- 2019
- Publisher
- 한국정보과학회
- Keywords
- node classification; graph convolutional network; graph neural network; graph mining; 노드 분류; 그래프 합성곱 네트워크; 그래프 신경망; 그래프 마이닝
- Citation
- 정보과학회논문지, v.46, no.11, pp 1193 - 1198
- Pages
- 6
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 정보과학회논문지
- Volume
- 46
- Number
- 11
- Start Page
- 1193
- End Page
- 1198
- ISSN
- 2383-630X
- Abstract
- 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 노드 정의를 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.
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