1) embedding layer : Collaborative Knowledge Graph의 구조는 보존하며 각 노드를 벡터로 parameterize TransR 방법론을 사용하여 entity와 relation을 벡터로 표현하는 pre-train 2) attentive embedding propagation layers : 노드의 이웃에서 재귀적으로 임베딩을 전파(propagate)하여 노드의 representation을 업데이트하고, knowledge-aware attention mechanism을 사용하여 전파 중에 각 이웃의 가중치를 학습함 자신과 주변 neighborhood node를 기반으로 각 node의 임베딩을 새로 학습하며, 이 과정에서 Attention 메커니즘을 통해 각 이웃들을 정보를 어느정도의 가중치로 가져올지 정함. 모든 neighborhood node를 대상으로 attention score를 계산하고 neighborhood node로부터 information...
