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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 4,064 - 4,075 (12page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2023
Graph Structure Analysis and Classification Framework using Graph Convolutional Network
Sangmin Pa
,
k
,
Hyunsoo Lee
한국경영과학회 학술대회논문집
2023.05
학술대회자료
Graph Structure Analysis and Classification Framework using Graph Convolutional Network
Sangmin Pa
,
k
,
Hyunsoo Lee
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2023.05
학술대회자료
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• Due to the recent rapid development of Artificial Intelligence (AI) technology, massive amounts of data are being collected in various fields such as Natural Language Processing (NLP), Computer Vision (CV), medical image analysis, and Bioinformatics.
• Graph-based data possess complex relationships and structural characteristics, leading to a growing interest in analysis and prediction using Graph Convolutional Networks (GCN).
• In this study, we propose a GCN-based framework for performing category classification using graph data. The framework learns the shape of each graph and its corresponding category, enabling the swift derivation of a new graph"s category when it is inputted.
• Analyzing large amounts of data converted into graph form allows for the extraction of mutual relationships and structural characteristics between graph data.
• While conventional graph analysis methods often required prior knowledge of the input data before utilizing the algorithm, GCN directly learns the structural features of graph data, solving this issue.
• In this study, we propose a GCN-based framework to present a category classification method for graph data.
• Subsequently, the performance of the proposed framework is validated through comparative experiments.
• Graph-based data possess complex relationships and structural characteristics, leading to a growing interest in analysis and prediction using Graph Convolutional Networks (GCN).
• In this study, we propose a GCN-based framework for performing category classification using graph data. The framework learns the shape of each graph and its corresponding category, enabling the swift derivation of a new graph"s category when it is inputted.
• Analyzing large amounts of data converted into graph form allows for the extraction of mutual relationships and structural characteristics between graph data.
• While conventional graph analysis methods often required prior knowledge of the input data before utilizing the algorithm, GCN directly learns the structural features of graph data, solving this issue.
• In this study, we propose a GCN-based framework to present a category classification method for graph data.
• Subsequently, the performance of the proposed framework is validated through comparative experiments.
목차
Summary
Graph Convolutional Network
Graph Structure Analysis and Classification Framework
Conclusions
References
참고문헌 (0)
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