인공지능공부/그래프
[Stanford/CS224W] 4. PageRank(4) : Matrix Factorization and Node embedding
스탠포드 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 지난 포스팅에서는 Personalized PageRank(PPR), Random Walk with Restarts(RWR) 알고리즘에 대해서 알아봤습니다. 페이지 랭크 알고리즘의 문제점과 해결방법을 알아 보았습니다. 이번 포스팅에서는 노드 임베딩의 Matrix Factorization에 대해서 알아보겠습니다. Matrix Factorization 노드 임베딩 관련 예전 포스팅에서 우리는 노드 임베딩 매트릭스를 위와 같이 정의했었죠. 각 노드들은 전체 matrix의 한 행을 의미하고, 이 임베딩의 목적은 각 노드의 내적이 최대가 되는것이었습니다. 간단하게 생각하면 노드 사이의 내적(유사도)라는 것은 노드 끼리 연결되어 있는 것을 뜻하죠. 따라서 두 노드 v, u가 ..
