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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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Transformers Meet Directed Graphs [https://arxiv.org/pdf/2302.00049.pdf] 트랜스포머 시대에 살고있다해도 무리가 없을 정도로 데이터 종류를 가리지않고 많은곳에서 트랜스포머를 활용하고 있는 요즘입니다. 하지만, 그래프 데이터에서만 유난히 기를 못쓰는데요. 그 이유로는 1. 동형 사상 2. 토폴로지 종류 라고 저는 생각합니다. 본 논문에서는 위 두 가지를 한계점으로 꼽고 해결하고자
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Voucher Abuse Detection with Prompt-based Fine-tuning on Graph Neural Networks [https://arxiv.org/pdf/2308.10028.pdf] 저번주 오마카세에서도 언급했었죠. GNN 이 각광받고 있는 이유중 하나 바로 준지도학습을 통해 라벨링 되어있지 않은 데이터에 대해 추론이 가능하다 였습니다. 이를 활용하기 좋은 분야는 바로 FDS 즉 이상치 탐지분야인데요. 오늘은 저번 오마카세에서 다룬
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MESH: A Flexible Distributed Hypergraph Processing System [https://ieeexplore.ieee.org/document/8790188] “Think likie a vertex” 점처럼 생각하라. 본 논문을 읽으며 처음 접한 문장이지만, 그래프 처리 시스템들의 개발 이념 중 하나라고 하네요. 객체 지향 프로그래밍과 유사한 개념입니다. ‘점’ 기준으로 모든걸 생각한다. 라고 생각하시면 이해가 수월하실수 있겠습니다. 점의 상태 그리고
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1. GAE와 Autoencoder 응용 이해 2. Amazon Purchase 데이터로 Link Prediction 구매 예측 안녕하세요, GUG 여러분! 그래프 튜토리얼의 가이드 Erica에요 🍹 8번째 여행에서는 GAE, VGAE 모델을 다룰 거에요. GAE는 AutoEncoder의 원리를 응용해서 Node와 Edge의 정보를 활용해 그래프의 구조를 학습합니다. 그래프 복원을 통해 누락된 Edge나 미래의 Edge를 예측하는 Link Prediction task에 특히
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Graph-Aware Language Model Pre-Training on a Large Graph Corpus Can Help Multiple Graph Applications [https://arxiv.org/pdf/2306.02592.pdf] Graph 활용사례들이 늘어가고 있습니다. LLM 및 ChatGPT 흥행의 여파이지 않을까 하네요. 본 논문의 핵심을 말씀드려보자면, 과연 graph topology 를 활용하는게 Application 에 도움이 될까에 대한 원초적인 문제를 기반으로 시작된
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1. GraphSAGE의 neighbor sampling 2. Inductive Learning 3. Reddit 데이터로 node classification task 수행 안녕하세요, GUG 여러분! 그래프 튜토리얼의 가이드 Erica에요🍏 7번째 여행에서는 GraphSAGE 모델을 다룰 거에요. GraphSAGE는 neighbor sampling 전략을 통해, 학습 중에 본 적 없는 node에 대해서도 추론이 가능한 Inductive Learning 에 특화되어 있답니다. 📢 가독성을 위해 본문에는 코드
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Paper on graph database schemata wins best-industry-paper award [https://www.amazon.science/blog/paper-on-graph-database-schemata-wins-best-industry-paper-award] 그래프 모델링에 대해 궁금하신 분들께서 보시면 좋을 콘텐츠 입니다. LPG(label property graph)에 대한 개요부터 PG-schema 까지. 그래프 schemata 를 위해 어떤식으로 접근하고 발전되어가고 있는지에 대해 본 포스팅에서 다룹니다. 주방장도 늘상 그래프 모델링의 중요성을 언급했지만,