<aside> 🌟 Goal

• 본 스터디에서는 다양한 형태의 그래프 구조와 그에 따라 달라지는 Graph Representation Learning (GRL) 모델들을 파악하기 위해 핵심 논문들을 리뷰하고 응용 분야를 이해함. 특히, Homogeneous Graph, Heterogeneous Graph, Knowledge Graph에 대해 집중적으로 학습함
• 유튜브, 블로그, 동영상, ChatGPT 등등 다양한 정보들을 활용해서 논문의 내용을 이해하는 것이 중요함!!! 다만, 논문에서 introduction (기존 방법의 limitation, 제안하는 방법의 contribution), method (각 모듈의 input과 output 그리고 그 모듈의 효과), experiment (task), … 부분을 직접 보고 이해하기
• Graph RL에 대한 다양한 그래프 유형과 GRL 모델 이해
  • Survey 논문과 같이 대표적인 방법론들을 카테고리화할 수 있어야 함
  • word2vec, translation, graph convolution, aggregation, attention 방식을 기반으로 하는 모델들의 차이점을 이해함
  • 각 모델의 non-pretained/pretrained, shallow/complex embedding 등을 구분할 수 있음
• Graph RL을 활용한 다양한 응용을 살펴봄. 자연어처리, 추천시스템, 그래프 분류, 생성과 같은 다양한 분야에서의 응용을 확인하고, 이러한 응용을 위한 Graph RL 학습 모델 설계를 할 줄 알아야 함
• 각 주차에 논문을 읽고, 위의 Survey 논문들과 연결 지어 생각해 봄. 가능하다면 관련되거나 흥미로운 논문을 추가적으로 찾아보고 제시함 (랩미팅에서 주로 이루어짐) </aside>

<aside> 🌟 Ground Rule

• 참가자들은 각자 할당된 논문을 읽고 각 주차에 해당하는 Content 내 본인 페이지에 내용을 정리함

  • 발표자: 매주 정해진 수의 발표자가 논문 한 편씩을 할당받아서 발표함
  • 발표자 외: 발표를 하지 않는 사람들도 각 주차 주제에서 가장 핵심 논문을 할당받아서 정리함

• 유튜브, 블로그, 동영상, ChatGPT 등등 다양한 정보들을 활용했다면 해당 링크를 본인 페이지와 논문 오리지널 페이지에 북마크로 넣어서 공유하기

• 강의를 듣고 공부하는 과정에서 공유하고자 하는 자료가 있다면 자유롭게 Materials/Resource 또는 Comment에 추가하면 됨

• ⭐ 스터디가 끝난 후, 각 주차 페이지 맨 위 Comment에 의견/시사점/내용 등을 자유롭게 요약 및 정리 </aside>

• Paper List

Weekly Plan

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🔥 Paper 관계형에 연결된 논문을 확인하고, ReadingLog 관계형에 각자 할당된 논문을 정리하면 됩니다. **** (다양한 리뷰자료들을 활용해 이해해도 되지만, 최종적으로는 논문을 꼭 확인해보세요.)

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⚠️ 정리에 활용한 리뷰자료들을 관계형으로 연결된 Paper·Book DB 페이지에 리스트업!!!

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⚠️ 스터디가 끝난 후에는, 1~2주 안에 Comments에 논문 관련 코멘트를 꼭 작성하세요

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