Acknowledgement
이 논문은 한국국토정보공사 공간정보연구원의 재원과 지원을 받아 수행된 지역상생 발전 R&D 사업인 '디지털 행정민원 플랫폼 고도화를 위한 메타버스 서비스 개발'과 과학기술정보통신부 및 정보통신기술진흥센터의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2023-2018-0-01417).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.673-675
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Comparative Study on the Performance of Graph Based Collaborative Filtering Using PyTorch Geometric
PyTorch Geometric을 이용한 그래프 기반 협업 필터링 성능 비교 연구
- Gyoung-Tae Kim (Dept. of Artificial Intelligence Applications, Kwangwoon University) ;
- Hee-Gook Jun (Finda) ;
- JinHyun Ahn (Dept. of Management Information Systems, Jeju National University) ;
- Dong-Hyuk IM (School of Information Covergence, Kwangwoon University)
- Published : 2023.05.18
Abstract
그래프 데이터는 데이터간의 관계를 효율적으로 분석할 수 있으며, 뛰어난 확장성, 다양한 종류의 데이터들을 쉽게 표현할 수 있어 화학, 의학, 추천시스템등 다양한 분야에 적용하려는 사례가 늘고 있다. 이러한 그래프 데이터를 머신러닝기법에 쉽게 사용할 수 있도록 적용된 것이 GNN모델이다. 그 중 Convolultion기법을 적용한 ConvGNNs 모델이 추천 시스템 등 다양한 분야에서 많이 연구 되고 있다. 본 논문은 실험을 통해 상이한 데이터셋 환경에서 Convolution 그래프 기반 모델들의 성능을 비교하였다.
Keywords