node embedding

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 ..