보행을 문장처럼 다루기
단어열의 언어 모형과 비지도 특징 학습을 그래프로 확장한다. 그래프에서 얻은 짧은 무작위 보행을 문장에 해당하는 자료로 보고 국소 정보를 사용해 노드의 벡터 표현을 학습한다.
관계의 연속 벡터
학습한 표현은 노드 사이의 관계를 연속 공간에 담는다. 이를 통계 모형이 사용할 수 있는 특징으로 제공해 네트워크 분류나 이상 탐지 같은 과제에 활용하는 접근이다.
온라인 학습과 평가
점진적으로 유용한 결과를 만드는 온라인 학습 알고리즘으로 제안됐다. 원 연구는 BlogCatalog와 Flickr 및 YouTube 같은 사회 네트워크의 다중 표지 분류에서 자료가 부족한 조건 등을 평가했다.
관련 문서
무작위 보행 / 그래프 / 표현 학습 / 임베딩 / graph2vec / 링크 예측