graph-embedding

그래프의 노드나 구조적 특징을 저차원 벡터 공간으로 변환하여 기계 학습 모델이 처리할 수 있게 만드는 기술이다. 인용 그래프에서는 노드 간의 거리나 연결 패턴을 기반으로 논문의 특징을 추출하며, 이를 통해 의미적으로 유사한 논문을 검색하거나 분류하는 작업의 성능을 결정한다.