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본 글에서는 DGL 을 통한 Link Prediction을 GraphSAGE를 통해 진행한다. Link Prediction은 두 노드가 연결되어 있는지, 아닌지를 확인하는 문제로 이해할 수 있다. 패키지 불러오기 본 글에서는 DGL 과 PyTorch 그리고 인접행렬을 만들거나 연산을 진행하기 위한 numpy와 scipy를 사용한다. import dgl import dgl.function as fn import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F import itertools import numpy as np import scipy.sparse as sp from sklearn.metr..

Contents 본 글에서는 DGL 패키지를 이용해서 그래프를 생성하는 방법에 대해서 다룬다. DGL 패키지는 그래프를 다루기 위한 패키지로 그래프를 생성하거나 기존 연구에서 제안된 함수(GCN, GraphSAGE 등)를 호출을 통해 편리하게 사용하도록 도와주는 패키지다. 패키지 불러오기 import dgl import torch 기본적으로 dgl은 PyTorch와 함께 사용한다. tensorflow도 사용하는 것이 가능하지만 본 글에서는 PyTorch를 이용한 dgl을 다루어 볼 것이다. 필요한 함수는 dgl이며 pip install을 통해 설치하면 된다. 그래프 생성하기 dgl에서 그래프를 생성하는 것은 매우 간단하다. dgl 내에 내장된 graph 함수를 사용하면 바로 만들 수 있다. g = dgl..