스탠포드 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 그래프 표현 방법 앞의 포스팅에서는 그래프에는 어떤 종류가 있는지, 어떻게 활용될 수 있는지 알아보았습니다. 이번 포스팅에서는 그래프를 어떻게 표현하는지에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 앞에서도 살짝 언급했듯이 그래프는 노드와 엣지로 구성되어있습니다. 이를 수학적 기호로 표현하면 아래와 같습니다. Objects : nodes, vertices → N Interactions : link, edges → E System : network, graph → G(N,E) Directed Graph와 Undirected Graph 그래프의 종류에는 크게 Directed Graph와 Undirected Graph가 있습니다. Directed Graph Directed Gr..
스탠포드 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 그래프 Task의 종류 앞의 포스팅에서 그래프 신경망을 다양한 방법으로 활용할 수 있다고 언급했습니다. 이번 포스팅에서는 그 방법들이 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다. 큰 카테고리로 나누면 총 4개의 작업으로 요약할 수 있습니다. Node Level Node classification : 노드의 속성을 예측하는 작업 ex) 온라인 사용자나 아이템을 분류함 Edge Level Link prediction : 두 노드 사이에 누락된 관계는 없는지 예측 ex) 지식 그래프의 완성 Community(subgraph) Level Clustering : 커뮤니티를 형성하는지 탐지 ex) 사회 집단 탐지 Graph Level Graph classification : 다양한 그래..
스탠포드 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 왜 그래프인가? 그래프는 일반적으로 엔티티들의 관계 또는 상호작용을 설명하고 분석하는 "언어"입니다. 따라서 위와 같이 데이터를 하나의 독립적인 포인트로 보기 보다는 이렇게 관계, 네트워크 측면에서 생각하자는 것이죠! 왜냐하면!!! 위와 같이 우리의 주변에는 정말 다양한 네트워크/그래프 형태의 데이터가 있기 때문이죠. 따라서 그래프 형태의 데이터를 잘 사용할 수 있다면, 위의 데이터들도 자동적으로 잘 활용될 수 있겠죠? 그럼 그래프의 종류에 대해서 잠깐 정리를 하고 가겠습니다. 그래프의 종류는 natural graph로 잘 알려진 networks와 representation인 graph으로 나뉩니다. Network(also known as Natural Graph..
그래프란? 그래프는 간단히 말해서 점(node)과 선(edge)으로 이루어진 하나의 데이터 형태입니다. 기존 우리가 알던 배열로 이루어진 데이터와는 다른 형태입니다. 그래프는 두 점(node) 사이의 관계나 상호작용을 나타내는 데이터를 다룰때 주로 사용됩니다. 예를들어보겠습니다. 페이스북에 A, B, C 세 사람의 친밀도를 데이터로 나타내 봅시다. 만약 그래프 형태의 데이터를 사용하지 않는다면 우리는 이러한 형태의 데이터로 표현할 수 있을 것입니다. 이렇게 표현하면 모든 A, B, C를 조합해야하기 때문에, 각각 두번씩 중복되어 사용됩니다. 이번에는 그래프로 한번 표현해 보겠습니다. 모든 사람의 조합을 찾지 않고도 아주 간결하게 표현할 수 있습니다. 따라서 그래프는 노드 사이의 관계를 표현할 때 아주 효..
