graph

1. Node embedding 기존의 머신러닝 모델에서 그래프를 이용하는 방법은 다음과 같다. input으로 그래프가 주어졌을 때, feature engineering을 통해 structured features를 만들어 ml 알고리즘으로 이를 학습한다. 하지만 Graph Representation learning 은 피쳐 엔지니어링을 자동화하기때문에 특정 task 마다 반복되는 작업을 할 필요가 없다. graph 를 잘 표현하는 것은 결국 그래프의 feature를 representation 하는 것이다. 노드 임베딩이란 그래프의 node u를 d차원의 실수 벡터로 표현하는 것이다. 노드를 벡터로 표현할 수 있게 되면, 노드 간의 similarity를 구할 수 있으며 네트워크(graph) 간의 유사성도 ..