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논문 기본 정보
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- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제16권 제6호
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 1,407 - 1,423 (17page)
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A graph is a data structure consisting of nodes and edges between these nodes. Graph embedding is to generatea low dimensional vector for a given graph that best represents the characteristics of the graph. Recently, therehave been studies on graph embedding, especially using deep learning techniques. However, until now, mostdeep learning-based graph embedding techniques have focused on unweighted graphs. Therefore, in this paper,we propose a graph embedding technique for weighted graphs based on long short-term memory (LSTM)autoencoders. Given weighted graphs, we traverse each graph to extract node-weight sequences from the graph. Each node-weight sequence represents a path in the graph consisting of nodes and the weights between thesenodes. We then train an LSTM autoencoder on the extracted node-weight sequences and encode each nodeweightsequence into a fixed-length vector using the trained LSTM autoencoder. Finally, for each graph, wecollect the encoding vectors obtained from the graph and combine them to generate the final embedding vectorfor the graph. These embedding vectors can be used to classify weighted graphs or to search for similarweighted graphs. The experiments on synthetic and real datasets show that the proposed method is effective inmeasuring the similarity between weighted graphs.
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M. J. J. Ghrabat / 2019 / An effective image retrieval based on optimized genetic algorithm utilized a novel SVM-based convolutional neural network classifier / Human-centric Computing and Information Sciences 9:31
이대원 / 2019 / Future Trends of AI-based Smart Systems and Services: Challenges, Opportunities, and Solutions / JIPS(Journal of Information Processing Systems) 15(4):717~723
E. Gultepe / 2018 / Improving clustering performance using independent component analysis and unsupervised feature learning / Human-centric Computing and Information Sciences 8:25
H. Cai / 2018 / A comprehensive survey of graph embedding : problems, techniques, and applications / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 30(9):1616~1637
P. Goyal / 2018 / Graph embedding techniques, applications, and performance : a survey / Knowledge-Based Systems 151:78~94
이대원 / 2019 / Future Trends of AI-based Smart Systems and Services: Challenges, Opportunities, and Solutions / JIPS(Journal of Information Processing Systems) 15(4):717~723
E. Gultepe / 2018 / Improving clustering performance using independent component analysis and unsupervised feature learning / Human-centric Computing and Information Sciences 8:25
H. Cai / 2018 / A comprehensive survey of graph embedding : problems, techniques, and applications / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 30(9):1616~1637
P. Goyal / 2018 / Graph embedding techniques, applications, and performance : a survey / Knowledge-Based Systems 151:78~94
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