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Jin-Duk Park(박진덕),Cong Tran,Won-Yong Shin(신원용) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
대부분의 현실세계 네트워크 데이터는 보안 및 한정적 자원 등의 문제로 인해 부분적으로만 관찰 가능한 불완전한 그래프로 주어진다. 이러한 네트워크의 불완전성은 네트워크 정렬 정확도를 저해하는 요인이다. 본 논문에서는 그래프 마이닝 근본적인 응용 문제 중 하나인 네트워크 정렬 문제를 멀티 뷰 링크 예측 도움을 받는 알고리즘으로 새롭게 설계한다. 제안한 모델은 그래프 신경 회로망 (GNN; graph neural network)을 이용하여 그래프의 구조와 노드 속성 값을 잘 반영한 표상을 최적화하고, 이 표상의 유사도에 기반하여 네트워크를 정렬하고 두 가지 관점에서 링크를 예측한다. 실세계 데이터셋을 사용하여 정렬 정확도 (alignment accuracy) 측면에서 제안한 방법이 다른 state-of-the-art 네트워크 정렬 방법 대비 우수함을 입증한다.