1. 그래프 오토인코더(Graph Autoencoder) 란?
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그래프 오토인코더(Graph Autoencoder)는 그래프 데이터의 구조적 정보를 인코딩하고 복원하는 역할을 하는 딥러닝 기반 모델입니다.
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주로 그래프 구조를 효율적으로 임베딩할 수 있는 잠재 공간 표현을 학습하는 데 사용됩니다.
주요 구성 요소
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인코더(Encoder)
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그래프의 정점(vertex) 및 엣지(edge)의 정보를 저차원 잠재 공간(latent space)으로 변환하는 모듈입니다.
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일반적으로 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)과 같은 구조를 통해 각 노드의 특징 벡터를 학습합니다.
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디코더(Decoder)
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잠재 공간에서의 표현을 원래의 그래프 데이터로 복원하는 역할을 합니다.
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주로 근접 행렬(adjacency matrix)을 복원하거나 노드 간의 연결성을 예측하는 데 사용됩니다.
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응용 분야
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링크 예측(Link Prediction): 그래프 상의 두 노드가 연결될 가능성을 예측하는 데 유용합니다.
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노드 분류(Node Classification): 각 노드에 레이블을 할당하는 문제를 해결할 수 있습니다.
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그래프 클러스터링(Graph Clustering): 그래프 상의 유사한 노드들을 군집화하는 데 활용될 수 있습니다.
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추천 시스템(Recommendation Systems): 사용자-아이템 간의 관계를 그래프로 볼 때, GAE를 활용하여 추천을 개선할 수 있습니다.
Graph Autoencoder는 복잡한 그래프 구조를 효율적으로 처리하고 모델링할 수 있는 가능성을 열어주며, 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 활발하게 연구되고 응용되고 있습니다.
