추천 시스템: 태스크와 평가 인터넷이 널리 보급되고 나서 수많은 정보가 폭발적으로 증가하였습니다. 넷플릭스에는 1만 개가 넘는 작품이 있고, 아마존에는 1,200만 개에 이르는 상품이 있고, 스포티파이는 7천만 개 이상의 수록곡을 보유하고 있습니다. 유튜브는 100억 개가 넘는 영상을, 핀터레스트는 2,000억 개가 넘는 이미지를 제공하고 있죠. 이...

Introduction Subgraph 서브그래프는 네트워크의 벽돌 같은 존재입니다. 서브그래프는 네트워크의 특성을 만들고 차별화하는 힘이 있죠. 많은 도메인에서 반복되는 구조적 구성 요소가 그래프의 기능이나 동작을 결정합니다. 서브그래프와 모티프(Subgraphs and Motifs) 그래프 $G = (V, E)$가 주어졌을 때 서브그래프를...

Introduction 본 포스트에서는 지식 그래프 위에서 멀티홉 추론(multi-hop reasoning) 을 어떻게 수행하는지에 대해 다룹니다. 지식 그래프 위에서 추론의 종류는 다음과 같습니다. 멀티홉 쿼리에 대한 답변 경로 쿼리(Path queries) 결합 쿼리(Conjunctive queries) ...

Introduction 지난 번에도 다루었듯 이종 그래프(heterogeneous graph)는 여러 관계 타입을 가진 그래프입니다. 이 그래프를 학습하고 표현하기 위해 관계형 GCN(Relational GCN, RGCN)을 사용했습니다. 이번 포스트에서는 이종 그래프의 일종인 지식 그래프(Knowledge Graphs) 에 대해서 다루도록 하겠습니...

이종 그래프(Heterogeneous Graphs) 이종 그래프는 다양한 노드 타입과 엣지 타입을 가지는 그래프를 말합니다. 위 그림처럼 두 개의 노드 타입과 두 개의 엣지 타입을 가진 그래프가 있다고 가정해보겠습니다. 논문, 저자라는 두 개의 노드 타입이 있고, 인용과 선호라는 두 개의 엣지 타입이 있습니다. 그래프에서 모든 연결은 노드와 노...