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[2025-2] 이루가 - Rumor Detection on Social Media with Bi-Directional Graph ConvolutionalNetworks 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2001.06362 Rumor Detection on Social Media with Bi-Directional Graph Convolutional NetworksSocial media has been developing rapidly in public due to its nature of spreading new information, which leads to rumors being circulated. Meanwhile, detecting rumors from such massive information in social media is becoming an arduous challenge. Thereforearxiv.org ABSTRACT소셜 미.. 2025. 7. 27.
[2025-1] 정유림 - Graph neural networks for single-cell omics data: a review of approaches and applications Title: Graph neural networks for single-cell omics data: a review of approaches and applicationsPublished in: Briefings in Bioinformatics, 2025, Vol. 26(2), bbaf109DOI: 10.1093/bib/bbaf109논문링크 : https://academic.oup.com/bib/article/26/2/bbaf109/8080373한 줄 요약 : GNN(Graph Neural Network)로 single cell omics data를 더 잘 분석할 수 있다. Single Cell Omics Data란?1. Single Cell (단일세포)인체는 여러 조직으로 이루어져 있고, 그 조직은 .. 2025. 7. 27.
[2025-2] 박제우 - Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks https://arxiv.org/abs/1609.02907 Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional NetworksWe present a scalable approach for semi-supervised learning on graph-structured data that is based on an efficient variant of convolutional neural networks which operate directly on graphs. We motivate the choice of our convolutional architecture via a locarxiv.org 1. Introduction본 연구에서 핵심이 되는 주제는 La.. 2025. 7. 26.
[2025-2] 김지원 - Graph Neural Networks: Methods, Applications, and Opportunities 논문 정보: Waikhom, L., & Patgiri, R. (2021). Graph neural networks: Methods, applications, and opportunities. arXiv preprint arXiv:2108.10733.인용수: 80회 (25.07.26 기준)특이사항: 이 논문은 GNN 방법론 전반에 대한 survey 논문1. GNN의 기초그래프란 무엇인가?그래프는 노드(node)와 엣지(edge)로 구성된 자료구조임노드: 개체나 객체 (예: 사람, 단어, 원자)엣지: 개체 간의 관계나 연결 (예: 친구 관계, 단어 간 관련성, 화학 결합) 그래프의 특징비유클리드 구조: 이미지나 텍스트와 달리 고정된 격자 구조가 없음가변적인 이웃 수: 각 노드마다 연결된 이웃의 수가 다름순열.. 2025. 7. 26.