이 논문은 병합 트리 비교를 위한 새로운 신경망 모델인 Merge Tree Neural Networks (MTNN)을 제안한다. 병합 트리는 복잡한 데이터 구조를 효과적으로 표현할 수 있지만, 기존의 병합 트리 거리 계산 방법은 계산 복잡도가 높아 실시간 분석에 어려움이 있었다.
저자들은 그래프 신경망 네트워크(GNN)를 활용하여 병합 트리를 벡터 공간에 매핑하고, 이를 통해 병합 트리 유사성을 빠르게 계산할 수 있는 MTNN 모델을 개발했다. MTNN은 GNN 인코더와 새로운 토폴로지 기반 어텐션 메커니즘을 결합하여 병합 트리의 구조적, 토폴로지적 특성을 효과적으로 학습한다.
실험 결과, MTNN은 기존 최신 방법 대비 100배 이상 빠른 속도로 병합 트리 유사성을 계산할 수 있으며, 오차율도 0.1% 미만으로 매우 정확한 것으로 나타났다. 또한 MTNN은 다양한 데이터셋에서 일반화 성능이 우수한 것으로 확인되었다.
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