Place for sharing the trend and foundation graph technology
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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? 직관적으로
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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 개념을 다룬 튜토리얼이다보니 누구나
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[GUG ad] 다음주부터 GUG community builder Erica 님의 그래프 튜토리얼이 진행됩니다. 매 주, 기초부터 실제 애플리케이션까지 단계별로 배워나가는 튜토리얼 시리즈를 진행하니 많은 관심을 부탁드립니다! [members only] Graph Travel 0화 Link Topological Deep Learning: Going Beyond Graph Data [https://arxiv.org/pdf/2206.00606.pdf] Why TDA? 라는 질문에 명쾌하게 답을
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A Generalization of Transformer Networks to Graphs [https://arxiv.org/pdf/2012.09699.pdf] Introduction Transformer 의 야성은 어디까지일까요. 가늠하기가 힘드네요. 모든 데이터에서 dominant 한 모델 Transformer, 본 논문에서는 Transformer 구조를 graph 에 활용하기 위한 extended version 을 제안합니다. ** 본 논문은 'CS6208’ 수업을 진행하시는 Xavier Bresson 교수님께서 publish 한
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💡오마카세 300명을 목전에 두고 있네요. 여러분들의 관심 덕분이라 생각합니다. 감사합니다. 확장성에 힘입어 콘텐츠 다각화를 위해 에디터 4분을 모셨습니다. 더욱 다양하고 양질의 정보로 찾아뵐 수 있도록 노력하겠습니다. Context-Aware Knowledge Graph Chatbot With GPT-4 and Neo4j [https://medium.com/neo4j/context-aware-knowledge-graph-chatbot-with-gpt-4-and-neo4j-d3a99e8ae21e] Knowledge graph 를 통해 어떻게 Chatgpt 성능을 향상할 수 있을까요 ? 본
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미리보기 [ESN(Echo State Network) , spatio-temporal GNN 에서 큰 한계점이였던 spatio-temporal feature training 에서 발생하는 막대한 연산량을 절감하기 위해 접목한 방식 ESN. 속도와 성능 측면에서 결과를 의심할 정도로 좋은 결과를 보입니다. 그 원리는 무엇인지에 대해 다루어봅니다. ] [Graph 종류는 굉장히 다양합니다. 주로 관계(edge)에 따라 많이 나뉘곤하는데요. 그때마다 task, modeling
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Twitter Recommendation algorithm [https://github.com/twitter/the-algorithm] twitter graph 알고리즘 특집입니다. 정리 요약본을 보시려면 [https://newsletter.theaiedge.io/p/how-twitter-and-tiktok-recommend] 게시물을 추천드립니다. 트위터에서 알고리즘을 오픈했죠. 이 사례가 무엇을 함의하고 있는가를 고민해본 결과 두 가지 결론을 내리게 되었습니다. 1. [SNS계의 ESG] 자칫하면 정보의 편향성과 왜곡을 불러일으킬 수 있는 SNS에서 알고리즘