1. Introduction - Machine Learning for Graphs
1.1 Why Graphs 왜 그래프인가? 그래프는 상호간의 연관관계를 가진 개체를 분석하고 설명하기 위한 표현이기 때문에 다른 데이터에 비해 연관관계 분석에 장점을 가진다. 그렇다면, 관계형 구조에서 더 나은 예측(prediction)을 하기 위해서는 어떻게 해야 하는가? 복잡한 분야(domain)에서는 다채로운(복잡한) 관계형 구조를 가지며, 이것은 relational graph로 표현할 수 있다. → explicitly modeling relationship은 더 나은 성능을 확보할 수 있다. (문제점) 최근의 딥러닝은 텍스트나 이미지와 같이 간단한 시퀀스나 그리드를 위해 설계되었다. 하지만, 모든 데이터가 시퀀스나 그리드로 표현될 수 있는 것이 아니다....