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통찰 - 그래프 임베딩
생태 네트워크에서 편향 샘플링을 고려한 공정한 잠재 표현을 위한 이분 그래프 변이셔널 오토인코더
생태 네트워크에서 편향 샘플링을 고려한 공정한 잠재 표현을 위한 이분 그래프 변이셔널 오토인코더의 제안
그래프의 타원체 임베딩
그래프의 노드를 타원체 표면 상의 좌표로 임베딩하는 방법을 제안한다. 이 방법은 스펙트럼 임베딩 기법의 대안이 될 수 있으며, 모듈러리티 최대화와 같은 그래프 분석 문제에 활용될 수 있다.
그래프 임베딩에서 Skip-Gram Negative Sampling의 재검토: 더 효율적인 비유사성 보존을 위한 차원 정규화
그래프 임베딩 알고리즘에서 노드 간 비유사성을 보존하는 비용 효율적인 방법으로 차원 정규화를 제안한다.
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