연구진은 조합 복합체에 대한 Weisfeiler-Lehman 테스트(CCWL)를 소개하며, 이는 기존의 위상 신경망을 통합하는 이론적 기반을 제공합니다.
CCWL은 네 가지 유형의 이웃 관계를 통해 위상 메시지 전달을 공식화하며, 조합 복합체의 다양한 위상 구조에서 전체 CCWL 프레임워크의 표현력을 달성하는 데 상위 및 하위 이웃이 충분하다는 것을 증명했습니다.
연구진은 CCWL 프레임워크를 기반으로 조합 복합체 이성질체 네트워크(CCIN)를 제안하고, 합성 및 실제 벤치마크에서 성능을 평가하여 기존 방법보다 우수한 성능을 보였습니다.