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Contents Graph Convolution Neural Network(GCN)는 2017년에 처음으로 제안된 모델이다[논문]. 우수한 성능을 보이고 있으며, GNN에 CNN을 접목하기 시작한 계기가 된다. 본 글에서는 이론적인 내용은 자세히 다루지 않고, DGL을 사용해서 GCN을 만들어볼 것이다. GCN에 대한 상세한 내용은 여기를 참고하면 된다. 1. Load Package GCN을 사용하기 위해서는 Pytorch, torch_geometric, Tensorflow, PyG 등 다양한 프레임워크들이 존재하지만 본 글에서는 가장 간단한 DGL을 이용해서 GCN을 구현한다. 구현하기에 앞서 먼저 필요한 패키지들을 호출하자. import numpy as np import dgl from dgl.nn ..

Contents Contribution 본 논문은 Graph Convolution Network (GCN)을 처음 제안한 논문이며, GCN은 Adjacency Matrix, Degree Matrix 혹은 Feature Matrix를 이용하여 그래프를 Representation하는 신경망이다. GCN에는 Spatial GCN과 Spectral GCN이 존재하는데, 본 논문에서는 Spectral GCN을 통해 두 가지 Contribution을 했다고 언급한다. 1. 간단하고 잘 작동(behave)하는 Layer-wise Propagation rule을 설명하고, 이 방법이 Spectal graph Convolution의 빠르고 효율적인 1차 근사임을 증명한다. 2. 기존의 semi-supervised 연구들..

Contents SIGIR'20 에 발표된 LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation을 리뷰하고자 한다. LightGCN은 간단하면서도 강력한 Graph Convolution Network 이다. 기존의 GCN 즉, Spectral GCN은 Node Classification을 하기 위해 만들어졌기 때문에 사용자와 제품 간의 연결성만 다루는 CF 구조에서는 적절하지 않기 때문에, 추천 시스템에 적용하기 위해 LightGCN을 제안하였다. Abstract 본 논문이 발표되기 전에는 GCN (Graph Convolution Network) 를 기반으로 추천 시스템을 구축하였다. GCN은 graph mining..