그래프 신경망 기반 딥 k-평균 노드 클러스터링

초록

최근 그래프 신경망(graph neural network, GNN)을 사용한 그래프 노드 클러스터링(node clustering) 기법들이 활발히 연구되고 있다. 이들 연구 대부분은 GNN으로 노드들을 저차원 벡터들로 임베딩(embedding)한 뒤, 이 임베딩 벡터들을 기존의 클러스터링 알고리즘으로 클러스터링한다. 하지만 이 방식은 GNN을 훈련시킬 때 클러스터링이라는 최종 목표를 전혀 고려하지 않기 때문에 최적의 클러스터링 결과를 낸다고 보기 어렵다. 따라서 본 논문은 k-평균 클러스터링이라는 최종 목표를 고려하여 GNN을 반복적으로 훈련시키고 그 결과로 얻어진 노드들의 임베딩 벡터들로 노드들을 k-평균 클러스터링하는 딥 k-평균 클러스터링 기법을 제안한다. 제안 방법은 GNN을 훈련시킬 때 노드들의 유사도뿐만 아니라 k-평균 클러스터링의 손실까지 고려한다. 실데이터를 사용한 실험 결과 제안 방법은 기존 방법에 비해 k-평균 클러스터링 결과의 품질을 향상함을 확인하였다.

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