기술 세부내용<기술 개요>
*그래프 증강 (Graph 을 기반으로 그래프 신경망 (Graph Neural Network, GNN) 의 성능을 개선함
*그래프 구조에 대한 식별력 개선과 노드 차수(Degree) 불균형 문제를 해결하는 데 초점을 맞춤
<기술 특·장점>
*학습 가능한 그래프 증강
-그래프의 노드 간 연결 관계를 조정하여 구조적 특징을 효과적으로 학습하고 차수 편향 문제를 해소함
*고도화된 셀프 어텐션
-그래프 고차 구조 정보를 활용한 트랜스포머 구조를 통해 그래프의 유용한 패턴을 학습
*자기 지도 학습
-별도의 레이블 없이 그래프 데이터를 효율적으로 학습
*범용성
-노드 분류 , 군집화 , 추천 시스템
