https://distill.pub/2021/understanding-gnns/ Understanding Convolutions on GraphsUnderstanding the building blocks and design choices of graph neural networks.distill.pub과거에는 그래프 분석에 graph kernel과 random-walk 기법이 사용되었다계산량이 많고, 알고리즘 기반으로 그래프의 구조적 특성을 미리 설계된 규칙(예: 서브트리, 최단 경로, 랜덤 워크 경로 등)을 활용해 추출하는 방식현재는 GNN으로 대체되었다데이터로부터 end-to-end 학습을 통해 입력 그래프의 노드, 엣지, 글로벌 속성 간의 복잡한 상호작용을 자동으로 모델링하는 방식graph는 특수..
