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Neural Graph Databases [https://towardsdatascience.com/neural-graph-databases-cc35c9e1d04f] Completeness. Query engines assume that graphs in classical graph DBs are complete. Preliminary Why useful knowledge graph in question answering task? 1. Structured representation: Knowledge graphs represent information in a structured way, using nodes to represent entities and edges to represent relationships between
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Graph Neural Networks Inspired by Classical Iterative Algorithms [https://arxiv.org/pdf/2103.06064.pdf] preliminary IRLS , Iterative Reweighted Least Squares suggested resource ; [Medium] IRLS is to iteratively reweight the least-squares regression problem based on the current estimates of the model parameters. The weights are chosen such that points with
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The dynamic nature of percolation on networks with triadic interactions [https://www.nature.com/articles/s41467-023-37019-5] “preliminary” percolation effect 그들은 3차 상호 작용의 역학을 고려한 모델을 제안하고 이것이 개인 간의 쌍방향 상호 작용만 고려하는 모델과 비교하여 다른 결과를 초래할 수 있음을 보여줍니다. 네트워크 과학에서 퍼콜레이션(percolation)은 노드 또는 에지가
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Social network analysis of Japanese manga: similarities to real-world social networks and trends over decades [https://arxiv.org/pdf/2303.07208.pdf] * 여러분들은 그래프 데이터가 언제 와닿나요? 주변에 있는 사물 혹은 인간 관계등이 직관적으로 표현될 때가 가장 이해하기도 쉽고 재밌었던것 같네요. 데이터 도메인에 대해 무의식적으로 이해하고 있기에 그렇지 않을까 싶습니다.
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Weighted flow diffusion for local graph clustering with node attributes: an algorithm and statistical guarantees [https://arxiv.org/pdf/2301.13187.pdf] * graph clustering 방법론들은 노드 , 엣지의 구조만을 활용한 방식들이 대다수입니다. large graph 에서 conductance 라는 서브 그래프간 tightly connected 를 측정하는 지표를 토대로 clustering 이 잘 되었는지 되지 않았는지를
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Graph Rewiring: From Theory to Applications in Fairness [https://github.com/ellisalicante/GraphRewiring-Tutorial] * 3월 2주차 그래프 오마카세의 시작은 GNN 고질적인 문제인 ‘over-smoothing , over-squashing and under-reaching 을 어떻게 네트워크 이론으로 해결해볼것인가’라는 관점이 담겨있는 튜토리얼 소개로 시작해보겠습니다. * 기존에는 graph rewiring 이라는 기술을 활용해서 노드간 정보 흐름을 적절하게 조절해주곤 했습니다. 여기에서 ‘적절하게’
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Identifying critical nodes in complex networks by graph representation learning [https://arxiv.org/pdf/2201.07988.pdf] * 네트워크 데이터에서 중요한 노드,엣지를 찾는것은 복잡계 네트워크 뿐만아니라, 물리 통계 수학 분야를 가리지 않고 많은 학문적 연구가 이루어져 왔습니다. 그 결과로 저희가 자주 활용하는 pagerank, degree centrality 등이 탄생하게 된거죠. 하지만 데이터
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Breaking the Limit of Graph Neural Networks by Improving the Assortativity of Graphs with Local Mixing Patterns [https://arxiv.org/pdf/2106.06586.pdf] * 오늘 소개해 드릴 네트워크 지식은 동질성(Assortativity)입니다. 먼저 그 정의부터 말씀 드리면 다음과 같습니다. 동질성은 네트워크 내의 노드가 어떤 방식으로든 서로 비슷한 노드에 연결되는 경향을
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Graph Neural Networks Go Forward-Forward modeling [https://arxiv.org/pdf/2302.05282.pdf] * ‘Backward 를 Forward 로 대체한다’라는 참신한 아이디어를 적용한 논문입니다. 레이어를 거듭하며 파라미터가 갱신되는 기존 학습 방식과 다르게, 오직 한 레이어에서 파라미터가 갱신되는 방식입니다. 그럼 자연스레 체인룰 과정이 생략되며 cost 가 간소화되는 효용을 얻을 수 있습니다. * 본
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그래프 임베딩 하실 때 데이터에 대해 고민해보신 경험 있으실까요? 오늘 이 시간에는 임베딩 결과에 도움이 될만한 네트워크 지표를 가져왔습니다. 바로 degree 뿐만 아니라, clustering coefficient , path length 등에 대한 요소들입니다. 그럼 이 요소들이 어떻게 도움이 되는가? 라는 의문이 드실텐데요. 활용 사례를 말씀드려볼게요. Table 2.1. 에서 나온 지표들을 모두 고려하면
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static and dynamic robustness Dynamic 편 * Robustness 기억나시나요? 저번주 오마카세에서는 ‘static’ 맥락을 다루었다면, 이번주차는 ‘dynamic’ 맥락입니다! ‘static 와 dynamic 의 가장 큰 차이점은 바로 ‘역학’ 입니다. 코로나를 역학조사 할 때도 쓰인 개념이죠. SIR 모델. 누군 치료되고 누군 감염되는 등 실시간으로 변화되는 네트워크 상태 예의주시하는게 핵심입니다. 그렇다면 어떻게 우리가 예측을 할
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Static and dynamic robustness * 오늘 다루어볼 네트워크 지식은 ‘robustness’ 입니다. 딥러닝 분야에서와 복잡계 네트워크 분야에서의 ‘robustness’는 모델의 강건함을 측정한다는 동일한 목적이 있으나, 어떤식으로 측정할지 기준치 사전분포 측정과 같은 요소들 때문에 약간 결이 다르다고 볼 수 있습니다. * ‘robustness’ , 딥러닝 분야에서는 training 데이터셋에 존재치않은 out-of-distribution 데이터를 inference 할 때 퍼포먼스가 얼마만큼