Graph Neural Network (GNN)

Graph Neural Network (GNN)는 그래프 구조 데이터에서 특징(feature)을 학습하기 위해 설계된 신경망 모델입니다. 이는 노드(node)와 그들 사이의 관계(edge)를 명시적으로 고려하여 정보를 전파하고 집계하는 방식으로 작동합니다.

핵심 개념

• 메시지 전달 (Message Passing): GNN의 핵심 메커니즘으로, 각 노드는 이웃 노드로부터 정보를 받아 자신의 표현(representation)을 업데이트합니다.
• 노드 임베딩 (Node Embedding): 최종적으로 도출되는 각 노드의 저차원 벡터 표현으로, 해당 노드의 구조적 및 속성적 정보를 압축합니다.

주요 응용 분야로는 소셜 네트워크 분석, 분자 구조 예측, 추천 시스템 등이 있으며, 그래프 이론 기반의 복잡한 패턴 인식에 강력한 성능을 보입니다. 다양한 변형 모델들이 연구되고 있습니다 (Graph Convolutional Networks, Graph Attention Networks).