그래프 대조 학습에서 인과 관점에 따른 차원 근거 재고찰
그래프 대조 학습에서 구조적 근거에 집중하는 기존 방식의 한계를 극복하고자, 그래프 표현의 차원 근거를 탐구하고 이를 활용하여 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
그래프의 준지도 도메인 적응을 위한 대조 학습 및 최소-최대 엔트로피 기반 방법
본 연구는 그래프 준지도 도메인 적응 문제를 해결하기 위해 그래프 대조 학습과 최소-최대 엔트로피 기반 방법을 제안한다. 이를 통해 소스 그래프의 지식을 활용하여 타겟 그래프의 노드 분류 성능을 향상시킨다.
가우시안 그래프 정상 신호에서 가장자리 학습: 다항식 그래픽 라쏘
다항식 그래픽 라쏘(PGL)는 노드 신호를 가우시안 및 그래프 정상으로 모델링하여 그래프 구조를 학습하는 새로운 접근법이다. 이를 통해 그래픽 라쏘보다 더 유연한 모델링이 가능하며, 그래프 정상성 접근법보다 적은 샘플로도 정확한 그래프 추정이 가능하다.
그래프 학습 모델 선택을 위한 포괄적인 벤치마크 GLEMOS
GLEMOS는 그래프 학습 모델 선택을 위한 포괄적인 벤치마크를 제공한다. 이를 통해 새로운 그래프에 대해 효과적인 그래프 학습 모델을 신속하게 선택할 수 있다.
그래프 수준 이상치 탐지를 위한 레일리 몫 그래프 신경망
그래프의 레일리 몫은 이상치 그래프와 정상 그래프 간의 고유한 스펙트럼 특성을 나타내며, 이를 활용하여 그래프 수준 이상치 탐지 성능을 향상시킬 수 있다.
지침 기반 하이퍼그래프 사전 학습
지침을 활용하여 하이퍼그래프 표현 학습을 통해 그래프 기반 작업의 성능을 향상시킬 수 있다.
그래프 링크 예측을 위한 확산 기반 부정적 샘플링
본 연구는 그래프 링크 예측을 위해 다단계 부정적 샘플링 전략을 제안한다. 제안 모델 DMNS는 조건부 확산 모델을 활용하여 쿼리 노드에 대한 다양한 수준의 부정적 샘플을 생성하고, 이를 통해 강력한 노드 표현을 학습한다.
그래프 신경망이 그래프 구조만으로 숨겨진 특징을 복구할 수 있음
그래프 신경망은 노드 특징이 없어도 그래프 구조만으로 숨겨진 노드 특징을 복구할 수 있다.
그래프 분류를 위한 적응형 커널 기반 표현 학습
본 연구는 그래프 분류를 위한 새로운 적응형 커널 기반 표현 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 서로 다른 하위 구조의 중요도를 고려하여 적응형 커널 행렬을 계산하고, 이를 통해 그래프 분류 성능을 향상시킨다.
가상 연결 순위 기반 그래프 트랜스포머(VCR-Graphormer): 대규모 그래프 데이터를 위한 효율적인 미니배치 그래프 트랜스포머
그래프 트랜스포머는 복잡한 그래프 구조와 특징 정보를 효과적으로 인코딩할 수 있지만, 노드 간 밀집 주의 메커니즘으로 인해 계산 복잡도가 높아 대규모 그래프 데이터에 적용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 VCR-Graphormer는 개인화된 PageRank 기반 토큰화와 가상 연결을 통해 효율적인 미니배치 학습을 가능하게 한다.
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