정교한 이웃 노드 선택법을 활용한 그래프 합성곱 네트워크 


46권  11호, pp. 1193-1198, 11월  2019
10.5626/JOK.2019.46.11.1193


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  요약

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 노드정의를 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.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

Y. Jung and J. J. Whang, "Graph Convolutional Networks with Elaborate Neighborhood Selection," Journal of KIISE, JOK, vol. 46, no. 11, pp. 1193-1198, 2019. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.11.1193.


[ACM Style]

Yeonsung Jung and Joyce Jiyoung Whang. 2019. Graph Convolutional Networks with Elaborate Neighborhood Selection. Journal of KIISE, JOK, 46, 11, (2019), 1193-1198. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.11.1193.


[KCI Style]

정연성, 황지영, "정교한 이웃 노드 선택법을 활용한 그래프 합성곱 네트워크," 한국정보과학회 논문지, 제46권, 제11호, 1193~1198쪽, 2019. DOI: 10.5626/JOK.2019.46.11.1193.


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