이종 그래프를 위한 그래프 신경망
최근 그래프 신경망(GNN)은 다양한 그래프 분석 태스크와 애플리케이션에서 빠르게 발전해왔습니다. 대부분의 GNN은 동일한 클래스에 속하는 노드들이 연결될 가능성이 높다는 동질성(homophily) 가정을 기반으로 합니다. 그러나 실제 시나리오에서 흔히 나타나는 이질성(heterophily), 즉 다른 레이블을 가진 노드들이 연결되는 경향은 기존 GNN의 성능을 크게 제한합니다. 이러한 문제에 대응하기 위해, 이 연구는 이질성 그래프를 위한 GNN에 대한 포괄적인 조사를 제공합니다. 기존 이질성 GNN 모델들을 체계적으로 분류하고…