[KG]PGPR을 읽고 ReMR을 읽으면서 느낀 둘 사이의 연관성

일개 학부생의 생각이므로 틀린 내용이 많을 수 있습니다..

목적	PGPR	ReMR
검색 공간을 줄이고 효율적 경로 탐색	action pruning strategy, beam search-based algorithm	top-down 전략
policy-guided path searching 을 가능하게 하기 위해 강화학습 사용	지식 그래프 + RL	지식 그래프 + RL
	level에 대해 특별히 언급 X. ReMR 관점에서 굳이 따져보자면 single-level reasoning 으로볼 수 있을 듯. ReMR에서 PGPR을 single-level reasoning이라고는함.	multi-level reasoning
	하나의 KG에서 경로 추론	ontology-view KG와 instance-vies KG, 2가지 유의 KG를결합해 경로 추론
		instance view KG에서 user와 item간의 관계를 만들때 PGPR도 참고한 듯
	하나의 KG에 엔티티로 item, category, 등등이 있음	category를 item의 상위 개념으로 들어가서 categroy가 item의 parents(상위 항목)로 취급됨. 이때 단순화를 위해 여기서는 각 concept의 상위 1개 parent 항목만 고려하는데, 이때 이 parent를 고를 때  ant-colony 알고리즘과 cascading Actor-critic 알고리즘에서 샘플링 방법을 약간 수정한걸 사용함.
높은 reward를 얻는 방향으로 최적화 할때 사용되는 방법	policy gradient