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저자정보
장지원 (인하대학교) 박준형 (인하대학교) 전민혜 (인하대학교) 서영덕 (인하대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
435 - 438 (4page)

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GNN기반 Incremental Learning 과제에서 가장 큰 두 가지 과제는 새로운 데이터가 추가되었을 때 새로운 패턴을 찾는 것이고, 그 와중에 이전 데이터의 패턴을 잃지 않는 것이다. 본 논문에서는 GNN의 Incremental Learning에서 데이터 샘플링을 통해 보다 효율적인 GNN 재학습 방식을 제안한다. 세부적으로 새로운 데이터에 영향을 받은 노드들에 대해 Betweenness Centrality를 통한 Importance Sampling, 영향받지 않은 노드들에 대해선 기존 네트워크에 형성된 클러스터를 활용한 균형 있는 Importance Sampling을 통해 네트워크를 새로운 데이터에 적용하면서도 기존 데이터의 패턴을 잃지 않으려고 한다.
#GNN #Recommender System #Node Classification #Continual Learning #Incremental Learning #Catastrophic Forgetting

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 사전 클러스터링을 통한 지속학습
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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