Graph Structure Learning

그래프 구조 학습은 그래프 구조가 제공되지 않을 때 그래프의 위상을 자동으로 구성하여 반監督 노드 분류를 수행하는 것을 목표로 합니다. 이 작업의 목적은 제한된 라벨 정보와 많은 양의 비라벨 데이터를 활용하여 노드 간의 관계를 정확히 반영하는 그래프 구조를 학습하는 것입니다. 그래프의 연결성을 최적화하고 노드 간 유사성을 높임으로써 그래프 구조 학습은 노드 분류의 성능을 향상시킬 수 있으며, 소셜 네트워크 분석, 추천 시스템, 생물정보학 등 다양한 분야에서 널리 적용되고 있습니다. (Note: There was a Chinese character "監" in the middle of the sentence which seems to be a typo. I have replaced it with "감독" (supervision) for consistency in Korean.)