노드와 링크간의 상호작용을 동시에 반영한 그래프 어텐션 네트워크 기반 지식 그래프 임베딩 


49권  7호, pp. 555-560, 7월  2022
10.5626/JOK.2022.49.7.555


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  요약

지식 그래프는 실제 세계의 다양한 지식들을 노드와 링크 기반의 트리플 형태로 표현하는 지식구조로서 검색, 질의 응답 등의 여러 분야에서 유용하게 활용된다. 이런 지식 그래프는 불완전하며, 누락된 다른 관계들을 찾기 위해 노드와 링크를 저차원 벡터공간에 효과적으로 표현하는 임베딩 기법들이 많이 연구되었다. 최근 뉴럴 네트워크 기반의 지식 그래프 링크 예측 방법이 많이 연구되었지만, 기존 모델들은 노드에 대한 트리플의 중요도를 구할 때 노드와 링크를 독립적으로 고려하므로 트리플 내의 노드와 링크의 상호작용이 잘 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 합성연산자를 이용하여 노드와 링크를 동시에 고려하여 트리플 단위의 중요도를 구하는 임베딩 방법을 제안하며 해당 모델이 지식 그래프 링크 예측에 우수한 성능을 보임을 증명한다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.
  논문 참조

[IEEE Style]

J. Kim and M. Kim, "Knowledge Graph Embedding for Link Prediction using Node-Link Interaction-based Graph Attention Networks," Journal of KIISE, JOK, vol. 49, no. 7, pp. 555-560, 2022. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.7.555.


[ACM Style]

Junseon Kim and Myoungho Kim. 2022. Knowledge Graph Embedding for Link Prediction using Node-Link Interaction-based Graph Attention Networks. Journal of KIISE, JOK, 49, 7, (2022), 555-560. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.7.555.


[KCI Style]

김준선, 김명호, "노드와 링크간의 상호작용을 동시에 반영한 그래프 어텐션 네트워크 기반 지식 그래프 임베딩," 한국정보과학회 논문지, 제49권, 제7호, 555~560쪽, 2022. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.7.555.


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