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H2-FDetector: A GNN-based Fraud Detector with Homophilic and Heterophilic Connections [Paper Info] * PaperLink * YoutubeLink [keyword] * imbalancedData, FraudDetection ,Heterophily [Content] 지금 이 순간에도, 사기꾼들은 선량한 시민들을 대상으로 악의적으로 재화를 편취하기 위한 사기 수법을 개발하고 시행하고 있을 것으로 생각됩니다. 특히, 온라인 채널의 발달로 여러 플랫폼을 통한 상호교류가 증가하면서, 오프라인 대비하여 온라인 사기
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Graph interview 1번째 그래프 인터뷰, 이진호 교수님. Graph interview 소개 * 국내ㆍ외 그래프 석학분들과 현업분들의 귀중한 인사이트를 공유하자는 취지로 기획하게 된 프로젝트입니다. * 이번 인터뷰 대상자는 서울대 이진호 교수님입니다.[bio] * 날짜는 2월 초중순 정도로 예상합니다. * 채널은 유튜브를 통해 실시간 중계할 예정입니다.녹화본 공유 예정이나, 편집으로 몇몇 부분이 생략될 수 있습니다. * 이런분들이 함께
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DisoFLAG: accurate prediction of protein intrinsic disorder and its functions using graph-based interaction protein language model paperlink keyword * #단백질언어모델 * #신약개발 * 데이터 임베딩과 모델 구조 💡 생물학자: 악의적이고 문제를 일으키는 단백질에 대해 어떤 형태의 약물을 먼저 개발해야 하는지 예측하는 신뢰할 수 있는 방법이라고 합니다. 이 결과를 어떻게 쉽고 빠르게 확인 할 수
GraphTravel
* Graph RNN 이해 * Sequential & Auto Regressive 안녕하세요, GUG 여러분! 그래프 튜토리얼의 가이드 Erica에요 🌏 9번째 여행에서는 GraphRNN 모델을 다룰 거에요. GRU와 LSTM의 아이디어를 Graph에 적용해 만들어진 아키텍처라고 할 수 있죠. 그래프 데이터의 생성, 예측, 분류 등 다양한 작업에 사용될 수 있지만 그 중에서도 특히 Graph Generation Task에 효과적이랍니다! 📢 가독성을 위해
Graphconference
지난 11월11일 가짜연구소에서 주최하는 슈도콘에 참여했습니다.여러 기억에 남는 순간들이 많았지만, 지금 텍스트로 정리하며 그 중 몇몇을 추려보자면 다음 3가지가 떠오르네요. * 1.발표 연사로 참여하고 왔습니다. * 그래프 오마카세 주방장이 말하는 현업과 괴리 라는 주제로 운이좋게도 발표를 하게 되었습니다. 마침 그래프 오마카세의 1주년과 저의 31주년이 겹치는 생일이였기에 올해 받은 선물 중
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오늘은 stanford & pyg 에서 진행한 컨퍼런스를 가져왔습니다. 주방장이 1년간 여러분들에게 드렸던 정보들 중 핵심만을 가득 담아놓아서 깜짝놀랬습니다. 아마 글 중 ‘핵심’이다 라고 강조했던 부분이 있었을텐데요. 그 부분들이 7시여간의 컨퍼런스에 모두 담겨있었습니다. 다시 말하자면, 1년간의 그래프 기술들을 공부하며 정수라고 생각했던 부분들이 이 컨퍼런스에 잘 녹아져 들어가 있던거죠. 그러기에, 그래프에
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1. BertNet: Harvesting Knowledge Graphs with Arbitrary Relations from Pretrained Language Models → NER(Name Entity Recognition) , RE(Relation Extraction) 때문에 고생하셨던 분들에게 단비같은 논문이라 생각합니다. 프롬프트 엔지니어링과 사전학습된 모델만으로 다양하고 정교한 관계를 추출할 수 있는 방법에 대해 이야기합니다. 2. Knowledge Graph Generation From Text → 대규모 언어모델을 활용해 지식그래프를 형성하는 과정에서
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A Complete Expressiveness Hierarchy for Subgraph GNNs via Subgraph Weisfeiler-Lehman Tests [https://arxiv.org/pdf/2302.07090.pdf] Expressive power, 그래프 데이터의 장단점을 논할 때 항상 강조되는 요소입니다. 노드 수와 엣지 수가 동일한 그래프라 하더라도, 그래프 내의 노드 연결 방식에 따라 다른 그래프로 구분됩니다. 따라서 '어떻게 연결'되는지를
안녕하세요 정이태입니다. 오늘 대전대덕특구TF에서 인공지능과 지식그래프 라는 세미나에 참석하여 연사자로써 발표하고 왔습니다. 정부출연 연구기관에서 은퇴(고경력 과학기술인)를 하시고, 제2의 커리어를 위해 열심히 공부하시며 연구하고 계시는 시니어분들을 대상으로 지식그래프의 시장과 비즈니스라는 주제로 제 나름의 노하우와 인사이트를 전달하고 왔습니다. 몇십년간 연구를 진행하시며 축적된 본인만의 데이터를 지식베이스처럼 구조화 체계화 하는것에 대해 많은
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Preview How Transitive Are Real-World Group Interactions? - Measurement and Reproduction → 그래프 지표 중 하나인 전이성(Transitivity), Hypergraph 에서는 어떻게 측정되며 생성모델에서는 어느 측면으로 접근할 수 있을까요? A*Net: A Scalable Path-based Reasoning Approach for Knowledge Graphs →KG Reasoning , 안그래도 비용이 많이 드는 알고리즘인 최단거리탐색 알고리즘을 지식그래프에 적용을 한다? A*
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Preview On the Connection Between MPNN and Graph Transformer → Graph transformer 의 Self-attention,Positional-encoding 을 대체하기 위해 MPNN에서 어떤 시도를 할 수 있을까요? Virtual node 를 통해 앞선 두가지 요소를 대체하기 위한 아이디어에 대해 알아봅니다. EquiformerV2: Improved Equivariant Transformer for Scaling to Higher-Degree Representations → Euqiformer 모델에서 scalable 를 위해 개선한
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