메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조새롬 (서울시립대학교) 김한준 (서울시립대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제26권 제3호
발행연도
2021.8
수록면
67 - 80 (14page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

인접성 벡터를 이용한 트리플 지식 그래프의 임베딩 모델 개선
조새롬 ,  김한준 한국전자거래학회지 2021.08 학술저널
인접성 벡터를 이용한 트리플 지식 그래프의 임베딩 모델 개선
조새롬 전자전기컴퓨터공학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
그래프 표현 학습을 위한 노드 임베딩 기법은 그래프 마이닝에서 양질의 결과를 얻는 데 중요한 역할을 한다. 지금까지 대표적인 노드 임베딩 기법은 동종 그래프를 대상으로 연구 되었기에, 간선 별로 고유한 의미를 갖는 지식 그래프를 학습하는 데 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하고자, 기존 Triple2Vec 기법은 지식 그래프의 노드 쌍과 간선을 하나의 노드로 갖는 트리플 그래프를 학습하여 임베딩 모델을 구축한다. 하지만 Triple2Vec 임베딩 모델은 트리플 노드 간 관련성을 단순한 척도로 산정하기 때문에 성능을 높이는데 한계를 가진다. 이에 본 논문은 Triple2Vec 임베딩 모델을 개선하기 위한 그래프 합성곱 신경망 기반의 특징 추출 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리플 그래프의 인접성 벡터(Neighborliness Vector)를 추출하여 트리플 그래프에 대해 노드 별로 이웃한 노드 간 관계성을 학습한다. 본 논문은 DBLP, DBpedia, IMDB 데이터셋을 활용한 카테고리 분류 실험을 통해, 제안 기법을 적용한 임베딩 모델이 기존 Triple2Vec 모델보다 우수함을 입증한다.
#지식 그래프 #노드 임베딩 #트리플 그래프 #합성곱 신경망 #그래프 특징 추출 #머신러닝 #Knowledge Graph #Node Embedding #Triple Graph #Convolutional Network #Graph Feature Extraction #Machine Learning

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 기법
4. 실험 방법 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Hastie, T. / 2009 / Multi-class AdaBoost / Statistics and Its Interface 2(3):349~360 google schola 황상흠 / 2020 / 한국어 기술문서 분석을 위한 BERT 기반의 분류모델 / 한국전자거래학회지 25(1):203~214 dbpia 이수은 / 2020 / 다중 스태킹을 가진 새로운 앙상블 학습 기법 / 한국전자거래학회지 25(3):1~13 dbpia Patil, T. R. / 2013 / Performance analysis of Naive Bayes and J48classification algorithm for data classification / International Journal of Computer Science and Applications 6(2):256~261 google schola Pregibon, D. / 1981 / Logistic Regression Diagnostics / The Annals of Statistics 9(4):705~724 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

전이학습과 그래프 합성곱 신경망 기반의 다중 패션 스타일 인식
김성훈 ,  최예림 ,  박종혁 한국전자거래학회지 2021 .02
Hyperbolic Graph Transformer Networks for non-Euclidean Data Analysis on Heterogeneous Graphs
이승훈 ,  박현진 ,  김현우 Journal of KIISE 2021 .02
Visual Commonsense Reasoning with Vision-Language Co-embedding and Knowledge Graph Embedding
이재윤 ,  김인철 Journal of KIISE 2020 .10
Graph Convolutional Networks with Elaborate Neighborhood Selection
정연성 ,  황지영 Journal of KIISE 2019 .11
GPT-2 for Knowledge Graph Completion
김상운 ,  신원철 Journal of KIISE 2021 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0