초록
그래프 분류는 최근 커널 방법, 시퀀스 모델링, 그래프 임베딩 등 다양한 기계 학습 분야에서 많은 주목을 받고 있습니다. 이러한 접근 방식들은 각각의 강점과 약점을 가지고 있으며 유망한 결과를 제공합니다. 그러나 대부분의 방법은 복잡한 수학적 이론에 의존하며 최상의 성능을 달성하기 위해서는 막대한 계산 능력이 필요합니다. 본 연구에서는 그래프 라플라시안의 스펙트럼 분해를 기반으로 하는 간단하고 빠른 알고리즘을 제안하여 그래프 분류를 수행하고 데이터셋에 대한 첫 번째 참조 점수를 얻습니다. 실험 결과, 이 방법이 최신 알고리즘들과 비교하여 경쟁력 있는 결과를 얻음을 보여주었습니다.