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크게 Node level, Edge level, Subgraph level, Graph level 4가지로 나누어서 본다. Node Level ex1) Protein Folding Edge Level Recommender System에서 User-Item간의 edge 추측하기 ex1) PinSage ex2) Drug Side Effect 약을 같이 복용했을때의 부작용 예측하기 Node = 약&단백질, Edge = 부작용 Subgraph Level ex) Traffic Prediction Node= Road Segment Edge = connectivity between road segments Prediction = Time of Arrival Graph level ex) Drug Discovery: g..

Traditional한 방법 - Graphlets, Graph Kernels Node Embedding 방법 - DeepWalk, Node2Vec GNN - GCN, GraphSAGE, GAT Knowledge graph and Reasoning - TransE, BetaE GNN + Graph - GraphRNN

from Stanford CS224W - event graphs, computer networks, disease pathways, food webs, particle networks, underground networks, social networks, economic networks, communication networks, citation networks, internet, networks of neuron, knowledge graphs, regulatory networks, scene graphs, code graphs, molecules, 3D shapes

일단 가상환경 위 혹은 도커 위에서 설치해야 한다. 공식 문서에서는 root user에서 설치하지 말라고 한다. anaconda로 설치하기 현재 자신의 pytorch 버전이 1.10 이상이고, CUDA버전이 10.2 이상이라면 anaconda를 통해서 설치하는것을 추천한다. conda install pyg -c pyg 그 이하의 버전이라면 pip wheel을 통해서 설치해야 한다. (조금 복잡함) pytorch와 CUDA버전을 올리고 싶을 수 있다. 이때 주의해야 할 사항들은 다음과 같다. 1. gpu의 CUDA버전과 torch의 CUDA 버전이 같은지 확인한다. nvidia-smi에서 나온 CUDA버전과 $ print(torch.version.cuda) 에서 나온 버전이 같은 것이 좋다. 아니면 예상치..