본 논문은 그래프 내 노드의 구조적 특징을 보존하는 확장 가능한 노드 임베딩 프레임워크인 ffstruc2vec을 제안합니다. 기존 방법들이 노드 근접성 보존에 집중하거나 특정 구조 패턴에만 국한되는 것과 달리, ffstruc2vec은 다양한 구조 패턴을 유연하게 보존하여 다양한 downstream task에 적용 가능합니다. 효율적인 구조와 딥러닝 기반 접근 방식을 통해 다양한 비지도 및 지도 학습 task에서 기존 방법들을 능가하는 성능을 보이며, 더 나아가 개별 구조 패턴이 task 결과에 미치는 영향을 정량화하여 설명 가능성을 제공합니다. 결론적으로, ffstruc2vec은 유연성, 확장성 및 구조적 해석 가능성을 결합한 독보적인 프레임워크입니다.
