0.1 HAN 모델 개요HAN은 이질 그래프(heterogeneous graph)에 적합한 그래프 신경망(GNN)으로,(1) Node-level Attention 과 (2) Semantic-level Attention 의 계층적(hierarchical) 구조를 통해 노드와 메타패스(Meta-path) 중요도를 모두 학습한다.Node-level Attention : 주어진 메타패스 하에서 이웃 노드들 중 중요한 노드를 구별하고 가중치를 부여한다.Semantic-level Attention : 여러 메타패스 중 어떤 메타패스가 작업(task)에 더 중요한지를 학습하여, 다양한 의미(semantic)를 통합한다.이를 통해 단순히 구조 정보만 반영하는 기존 GNN과 달리, 구조적 + 의미적 정보를 함께 고려할 ..