그래프 신경망을 이용한 국방과학기술 융합 예측 양상(Prediction of Defense Science and Technology Convergence using Graph Neural Networks)

• http://www.riss.kr/link?id=A108282300

codes: 실험에 사용된 jupyter notebook 코드 파일 및 모듈 파일을 포함합니다.
data: 실험에 사용된 데이터 파일을 포함합니다.
results: 실험 결과값 파일들을 포함합니다.

<code 폴더>

• construct_original_graph.ipynb: 원 데이터를 모두 사용하여 모든 정보를 포함하는 IPC 네트워크 그래프를 구축합니다.
• construct_reduced_graph.ipynb: 모델별로 링크 예측 검증이 가능하도록, 2019-2020년 데이터에는 존재하나 ~2018년까지의 데이터에는 나타나지 않는 IPC를 제거하고 IPC 네트워크 그래프(reduced graph)를 구축합니다(훈련셋에 존재하지 않는 데이터를 테스트 데이터에서 예측할 수 없으므로).
• validation_baseline_sc&dw.ipynb: Reduced graph를 이용하여 spectral clustering 및 DeepWalk 모델의 링크 예측 성능을 검증합니다.
• validation_baseline_centrality_node_emb.ipynb: Reduced graph를 이용하여 중심성 기반 링크 예측 모델의 성능을 검증합니다.
• validation_baseline_topological_edge_score.ipynb: Reduced graph를 이용하여 네트워크 위상 지표 기반 링크 예측 모델의 성능을 검증합니다.
• validation_gae.ipynb: Reduced graph를 이용하여 그래프 오토인코더 모델의 링크 예측 성능을 검증합니다.
• prediction_gae.ipynb: Original graph를 모두 훈련셋으로 활용하여 미래의(2020년 이후) 링크를 예측합니다.
• results_analysis.ipynb: 링크 예측 결과를 실제 엣지로 추가하고, 기존 네트워크와의 양상 변화를 중심성을 중심으로 분석합니다.
• gae 폴더: 그래프 오토인코더 모델 구축에 필요한 각종 함수를 포함합니다.
• sc_dw 폴더: spectral clustering 및 DeepWalk 모델 구축에 필요한 각종 함수를 포함합니다.
  
  

<data 폴더>

• add_patent.xlsx: 특허별 IPC를 나타낸 raw 데이터. (excel 파일)
• idx2nodes.pkl / nodes2idx.pkl: 문자열 타입인 IPC를 일반 index에 대응시키는 dictionary 파일. 네트워크 데이터가 오토인코더 모델에 들어갈 때 문자열 타입인 노드명이 소실되므로 추후 결과 분석에 필요하다. (pickle 타입)
• original.graph: 원 데이터를 모두 사용하여 구축한 IPC 네트워크 그래프. (json 타입)
• reduced_train.graph: Reduced graph의 train 그래프. (json 타입)
• reduced_val.graph: Reduced graph의 validation 그래프. (json 타입)
• val_edges.pkl / val_non_edges.pkl: validation 그래프의 edge/non-edge를 나타낸 리스트. 모델에 들어가는 데이터 형태를 맞추어주기 위해 필요. (pickle 타입)
• val_edges_name.pkl / val_non_edges_name.pkl: val_edges.pkl / val_non_edges.pkl 를 원 노드명인 IPC로 나타낸 리스트. (실제로는 실험에 사용되지 않음) (pickle 타입)
  
  

<results 폴더>

• SC_results_ADD_patent.json: spectral clustering 검증 실험 결과. (논문에는 수록되지 않음)
• DW_results_ADD_patent.json: DeepWalk 검증 실험 결과. (논문에는 수록되지 않음)
• node_emb_results_ADD_patent.json: 중심성 기반 링크 예측 모델 검증 실험 결과.
• topo_edge_score_results_ADD_patent.json: 위상적 특징 기반 링크 예측 모델 검증 실험 결과.
• GAE_results_ADD_patent.json: 그래프 오토인코더 링크 예측 모델 검증 실험 결과.