GIDN: 고효율 링크 예측을 위한 경량 그래프 인셉션 확산 네트워크

이 논문에서는 그래프 인셉션 확산 네트워크(Graph Inception Diffusion Networks, GIDN) 모델을 제안한다. 이 모델은 다양한 특성 공간에서 그래프 확산을 일반화하며, 인셉션 모듈을 활용하여 복잡한 네트워크 구조로 인한 큰 계산량을 줄인다. 우리는 GIDN 모델을 오픈 그래프 벤치마크(OGB) 데이터셋에서 평가하였으며, ogbl-collab 데이터셋에서 AGDN 대비 11% 높은 성능을 달성하였다.