그래프 신경망(Graph Neural Networks, GNN)은 그래프 구조 데이터를 처리하고 분석하기 위해 설계된 딥러닝 모델이다. 그래프 구조화된 데이터를 처리하는 데 특화된 모델이기 때문에 GNN을 사용하기에 앞서 해결하려는 문제와 내가 가진 데이터의 구조를 파악하는 과정이 선행되어야 한다. 회사 프로젝트에서 모델 성능 개선을 위하여 주요한 피처가 무엇인지를 파악하는 피처 엔지니어링 업무를 맡게 되었다. '의미 있는' 사용자의 임베딩값을 추출한다면 모델의 주요한 피처도 역추적으로 알아낼 수 있지 않을까 싶었고, 동료들과 논의를 거쳐 GNN을 활용해서 해당 작업을 해보기로 했다. 워낙 Graph를 많은 분야에서 활용하다 보니까, GNN도 여러 번 들어보긴 했는데 내가 직접 실무에 적용해 본 경..
