[CS224W] 1.1 Why Graphs?

Why Graph?

• Graphs are a general language for describing and analyzing entities with relations, interactions
• 세상을 엔티티간의 관계와 네트워크 측면에서 바라봄
• 엔티티는 자연스레 그래프로 표현될 수 있고, 이 구조를 통해 정확한 모델을 구축할 수 있음
• EX) Computer Networks, Economics, Social Networks 등

Type of Networks

Natural Graphs

• 자연스레 그래프로 표현될 수 있는 영역
• SNS, Transactions, Brain Connection 등

Graphs (as a representation)

• Graph로 표현하는 것
• Software, 입자 기반 시뮬레이션 등
• 다양한 도메인에 적용 가능

How do we take Advantage?

Complex domains have a rich relational structure, which can be represented as a relatonal graph

관계를 모델링함으로서 정확도를 획득
특히 최근 ML model 들은 sequence에 맞춰서 제작 됨
Sequence는 고정된 크기
Grpah는 더 복잡, 임의의 Size이며 지역성이 존재하지 않음 (좌, 우) 등
기준점 또한 존재하지 않으며 고정된 Node도 존재하지 않음 (동적)

따라서 Grpah model은 New Frontier

Conclusion

• Graph를 통해 Node Label, New links, GAN 등을 수행하고자 함
• Graph를 Vector로 Embedding 하는 것이 꽤나 큰 부분을 차지하게 될 것
• Graph의 기존 방법론 이후 Node embedding 방법론, GNN, Knowledge graph, reasoning을 순차적으로 학습할 것
• 최종적으로 적용 방향성까지 이어나갈 것