Graph Domain Adaptation

그래프 도메인 적응은 소스 도메인의 그래프 구조와 라벨 정보를 활용하여 대상 도메인의 그래프 데이터 예측 성능을 향상시키는 크로스 도메인 그래프 데이터 전이 학습 방법입니다. 이 기술의 핵심 목적은 서로 다른 그래프 데이터 도메인 간의 분포 차이를 해결하여 효과적인 지식 전이를 실현하는 것입니다. 그 적용 가치는 새로운 환경에서 그래프 데이터의 일반화 능력을 향상시키고, 모델의 적응성과 견고성을 개선하는 데 있으며, 사회 네트워크 분석, 생물 정보학, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.