더 궁금하신점 있으시면 알려주세요!

일차적으로는 사용자가 입력한 텍스트 혹은 url 주소의 메타정보에 포함된 텍스트를 nlp로 임베딩하고, 사용자가 메모를 연결하면서 생기는 네트워크의 구조를 gnn으로 학습하는데요 이때 노드 초기값으로 nlp 결과를 사용합니다.

nlp로 중요하게 생각하는 키워드들을 추출하거나 전체 메모의 성격을 특징짓는 키워드를 생성할 수 있겠군요.
네트워크 구조를 gnn으로 학습한다는 건 감이 안오네요.
감사합니다.

Gnn을 통해서는 한 메모가 다른 메모들과 어떤 의미에서 연결되어있는지를 추정한 맥락 유사도가 추천에 반영됩니다. 메모간 연결의 개수에 따라서 (경험적으로는) 성능이 좋아지는것을 볼 수 있었는데요, 앞으로 더욱 고도화 될 예정입니다 :)