Weekly graph technology trend reviews covering graph databases, GraphRAG, GNNs, ontology, and knowledge graphs.
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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
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KHAN: Knowledge-Aware Hierarchical Attention Networks for Accurate Political Stance Prediction [https://arxiv.org/pdf/2302.12126.pdf] Introduction 풍요로운 정보속에서 유의미한 정보에 대해 분별하는 기술이 핵심역량으로 되어가고 있는 요즘입니다. 과도한 정보가 오히려 독이 되어 무언가에 대해 판단할 때, 확신이 생길 때까지 정보들을 분석하느라 의사결정이 늦춰지는 경우가 발생하고 있습니다. 주방장
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On the initialization of graph neural networks [https://www.amazon.science/publications/on-the-initialization-of-graph-neural-networks] Introduction 딥러닝의 핵심은 label 이 학습됨에 따라, 그 변동되는 weight 를 어떻게 잘 관리하느냐 라고 할 수 있습니다. 이 관리하는 방법을 살펴보면 다양한데요. Epoch, intilization function, activation function, learning rate, optimizer
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DRew: Dynamically Rewired Message Passing with Delay [https://arxiv.org/pdf/2305.08018.pdf] Introduction MPNN(message passing neural network) , life-science 에서 주로 활용되는 그래프 딥러닝 아키텍쳐입니다. Message passing aggregation 을 변형시켜 task에 맞는 정보들을 update 할 수 있단 점에서 타 아키텍쳐들과 차이점을 보입니다. 다시 말해 , message passing function
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A heterogeneous graph-based framework for scalable fraud detection [https://www.amazon.science/publications/a-heterogeneous-graph-based-framework-for-scalable-fraud-detection] Introduction 지능범죄의 수법이 고도화됨에 따라, 악의적 의도를 가진 사람들의 횡포가 날이 갈수록 심해지고 있습니다. 이를 사전에 방지하기 위해 오늘도 다양한 곳에서 많은 노력을 기울이고 있습니다. 다양한 곳을
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Linkedin Graph Database? (industrial session) 소셜 네트워크로 유명한 기업이죠 linkedin, ‘you may know this person’ 이라는 message 가 사용자로 하여금 이목을 끌어, 새로운 관계를 발굴하고 맺어주는 시스템이 핵심 기술이라 할 수 있습니다. 근데, 한번쯤 궁금하지 않으셨나요? 나와 ‘아는사람’ 의 ‘아는사람’ 그리고 ‘아는사람:*..n’ , higher-order relationship 을 실시간으로 어떻게 도출할까?
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Link prediction for ex ante influence maximization on temporal networks [https://arxiv.org/pdf/2305.09965.pdf] Introduction SNS 다들 한번쯤은 사용해보셨을텐데요. 혹시 ‘언제 게시물을 포스팅해야 조회수와 같은 노출이 잘 될까?”라는 고민 해보시지 않으셨나요? 저는 어렸을 적 싸이월드에 다이어리 작성 , 일촌평 남김 과 같은 행위를 반복하며 자연스레 ‘학생들이 자주
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FACTKG: Fact Verification via Reasoning on Knowledge Graphs [https://arxiv.org/pdf/2305.06590.pdf] Introduction FACT, 정보들에 대한 진위를 파악하기 위해 범세계적으로 각고의 노력을 기울이고 있는 요즘입니다. 사실진위 여부를 파악하기에는 주장에 대한 근거들을 추적하는게 범용적인 프로세스 인데요. 이 ‘근거’ 들은 저희가 어떻게 수집할 수 있을까요? 여러 방법들이 존재하겠지만, 본
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정보과학회 다녀온 후 다양한 인사이트를 얻었으나 그 중 단연 으뜸이였던건 바로 Efficient AI 였습니다. 학회 오전 오후 각각 세션을 모두 할애할 정도로 학계 그리고 산업계를 가리지않고 모두들 열광하고 있었습니다. Model 에 대량의 데이터를 ‘잘’ 학습 하는게 주된 관심사인거죠. 여기에서 ‘잘’ 학습한다 의 기준 및 중요하게 바라볼 지표는 다양하겠으나, 그중 딱
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GUG admitted by NIPA !!! GUG became the official community !!! GraphUserGroup 이 nipa 에서 주관하는 공개 SW official community 로 등록되었습니다. 이제 공식적으로 하나의 커뮤니티로 인정받게 되었습니다. 더불어서 공간지원 , 커뮤니티 확대 마케팅 비용 지원 등과 같이 다방면으로 혜택을 받을 수 있게되어, 더욱 활발하게 여러분들과 함께 그래프 기술 교류가 가능할것으로 기대되네요. 평소
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이번주차 graph travel preview 입니다. node classification 에 중점을 두었기에 평소에 이 부분에 대해 궁금하셨던분들에게 추천합니다. Erica 님의 큐레이션이 더해져 있기에, 재밌게 공부하실 수 있을겁니다 :) Random Walk Node Embedding Deep Walk (Word2Vec - Skip-gram) Node Classification Is Rewiring Actually Helpful in Graph Neural Networks? [https://arxiv.org/pdf/2305.19717.
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Graph Travel 1화, members only [www.graphusergroup.com/graph-tutorial-1/] Graph Travel 1화가 막을 열었습니다. Preview 는 다음과 같습니다. 1. Graph & Subgraph & Degree 2. Undirected Graph & In-degree & Out-degree 3. Weight & Connectivity & Centrality 4. Density & Adjacency Matrix 코드와 함께 Graph 기초