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Sampling Subgraphs with Guaranteed Treewidth for Accurate and Efficient Graphical Inference

Posted by Data Mining Lab. 날짜: 6/09/2020

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본 블로그에서는 서울대학교
컴퓨터공학부 데이터마이닝

연구실에서 진행하고 있는

최신 연구를 소개합니다.

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D-Tucker: Fast and Memory-Efficient Tucker Decomposition for Dense Tensors

본 문서에서는 ICDE 2020에서 발표된 " D-Tucker: Fast and Memory-Efficient Tucker Decomposition for Dense Tensors " 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세한 정보는 다음과 같습니다. Jun-Gi Jang et al., D-Tucker: Fast and Memory-Efficient Tucker Decomposition for Dense Tensors , ICDE 2020 Tucker Decomposition 동영상 (가로, 세로, 시간), 기상 데이터 (오염물질, 위치, 시간) 등과 같이 다양한 데이터들이 밀도 높은 텐서 (Dense tensor)로 표현됩니다. 터커 분해 (Tucker Decomposition) 은 텐서 데이터를 분석하는 가장 유명한 모델 중 하나이며 차원 축소, 클러스터링, 추천 시스템 등과 같이 다양한 응용들에서 활용하고 있습니다. 그림 1. 3차원 텐서에 대한 터커 분해 예시 터커 분해는 그림 1의 예시와 같이 주어진 텐서를 각 차원의 저계수 요인행렬 (low-rank factor matrix)과 관계간의 강도를 표현하는 코어 텐서 (core tensor)로 분해합니다. 터커 분해는 요인 행렬들과 코어 텐서로 복원한 재복원 텐서와 입력 텐서간의 차이를 줄이는 방향으로 요인 행렬들과 코어 텐서를 학습합니다. ALS (Alternating Least Square) 는 터커 분해의 요인 행렬들과 코어 텐서를 학습할 때 사용하는 접근법 중 하나입니다. 해당 방법은 임의의 요인 행렬 하나를 제외한 나머지 모두를 고정시키고, 고정되지 않은 하나의 요인 행렬을 업데이트하며, 요인 행렬들을 순서대로 업데이트합니다. 그림 1의 예에서는 행렬 B와 C를 고정시키고 A를 업데이트합니다. 그 다음, A와 C를 고정시키고 B를 업데이트하며, C도 마찬가지로 A와 B를 고정시켜 업데이트합니다. 요인 행렬들과 코어 텐서로 복원한 재복원 텐서와

Fast and Memory-Efficient Tucker Decomposition for Answering Diverse Time Range Queries

본 문서에서는 데이터 마이닝 분야 학회 중 하나인 KDD 2021에서 발표될 " Fast and Memory-Efficient Tucker Decomposition for Answering Diverse Time Range Queries " 논문을 소개합니다. 논문의 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title: Fast and Memory-Efficient Tucker Decomposition for Answering Diverse Time Range Queries Authors: Jun-Gi Jang and U Kang Conference: The 27th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining ( KDD ), 2021 Temporal Dense Tensor 실세계에 존재하는 많은 데이터가 시간 밀도 텐서 (temporal dense tensor)로 표현될 수 있습니다. 시간 밀도 텐서는 한 차원이 시간과 관련이 있으며, 대부분의 값들이 관측된 데이터입니다. 예를 들어, 여러 위치에 설치된 센서들에서 매 시간마다 측정값들을 얻을 수 있습니다. 해당 데이터는 3차원 시간 밀도 텐서로 표현할 수 있습니다. 이 외에도, 주식 데이터, 비디오 데이터, 교통량 데이터 등도 시간 밀도 텐서로 표현할 수 있습니다. 그림 1. 시간 밀도 텐서 예시. 센서 데이터, 주식 데이터, 비디오 데이터, 교통량 데이터 등 다양한 실세계 데이터가 시간 밀도 텐서로 표현할 수 있다. 이렇듯 실세계에 존재하는 많은 데이터가 시간 밀도 텐서로 표현될 수 있으며 여러 차원을 가지는 텐서 특성상 데이터의 크기는 매우 큽니다. 그러므로, 시간 밀도 텐서를 효율적이고 효과적으로 분석하는 방법을 개발하는 것은 매우 중요합니다. Tucker Decomposition 터커 분해 (Tucker decomposition) 는 주어진 텐서를 분석할 수 있는 가장 핵심적인 도구 중 하나입니

Attention-Based Autoregression for Accurate and Efficient Multivariate Time Series Forecasting

본 문서에서는 데이터 마이닝 분야의 SDM 2021 학회에서 발표될 예정인 Attention-Based Autoregression for Accurate and Efficient Multivariate Time Series Forecasting 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title: Attention-Based Autoregression for Accurate and Efficient Multivariate Time Series Forecasting Authors: Jaemin Yoo and U Kang Conference: SIAM International Conference on Data Mining (SDM) 2021 Multivariate Time Series Forecasting 시계열 예측(time series forecasting)은 기계 학습 및 데이터 마이닝 분야에서 활발히 연구되고 있는 문제로서, 많은 수의 실세계 데이터가 시계열 형태로 모델링되기 때문에 주가 예측, 날씨 예측, 전력 수요 예측 등 다양한 실세계 문제와 밀접히 연관되어 있습니다. 그중에서도 다변수(multivariate) 시계열 예측은 서로 연관되어 있는 여러 개의 시계열 변수를 동시에 예측하는 상황을 의미합니다. 위에서 언급한 시계열 예측 문제의 예시는 모두 다변수 예측에 해당됩니다. 즉, 예측 대상이 되는 주식 종목간 관계, 지역간 관계, 그리고 도시 구획별 관계를 모델링함으로써 시계열 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 하지만, 각 변수에서 관측되는 패턴과 여러 변수간 관계를 동시에 고려하다 보니 다변수 시계열 예측을 위한 기존 모델은 지나치게 많은 파라미터를 갖는 경향을 보였습니다. 학습 데이터의 양이 충분하지 않고 과거 시점의 데이터에 과적합(overfitting)되기 쉬운 시계열 데이터의 특성상 파라미터 수가 많아질 경우 성능 재현과 하이퍼파라미터 튜닝(hyperparameter tuning)이 무척 어려워집니다.

Knowledge Extraction with No Observable Data

본 문서에서는 NeurIPS 2019에서 발표된 Knowledge Extraction with No Observable Data 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title: Knowledge Extraction with No Observable Data Authors: Jaemin Yoo, Minyong Cho, Taebum Kim, and U Kang Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2019 Knowledge Extraction 지식 증류(knowledge distillation)는 한 모델의 학습된 지식을 다른 모델에 전달하는 방법입니다. 예를 들면 모델 A와 B가 주어져 있는데 A는 파라미터의 수도 많고 학습 능력이 뛰어난 반면 B는 그렇지 않다고 합시다. 그러면 주어진 데이터로부터 모델 B를 직접 훈련하는 것보다 모델 A를 훈련한 다음에 A가 학습한 지식을 모델 B에 이용하는 것이 더 좋은 성능을 이끌어낼 수 있습니다. 지식 증류 알고리즘의 구체적인 동작 방식을 요약하자면 다음과 같습니다 ( 참고 ). 훈련된 모델 A가 주어져 있다고 가정합니다. 데이터(피처)를 모델 A에 입력으로 주어 예측값을 저장합니다. 저장한 예측값을 정답으로 하여 모델 B를 학습합니다. 그러나 훈련된 모델 A는 주어져 있으나 데이터가 없는 상황이라면 지식 증류 방법을 활용해 A의 지식을 다른 모델로 전달할 수 없습니다. 모델 A에 입력할 데이터가 없기 때문에 예측값을 얻을 수도 없기 때문입니다. 입력 형식이 같은 임의의 데이터를 생성할 수는 있지만, 그런 데이터는 실제 데이터와 전혀 다른 분포를 갖게 될 가능성이 높아 모델 B의 성능을 오히려 저하시킬 수도 있습니다. 이러한 상황에서, 본 논문은 모델 A로부터 가짜 데이터를 생성하여 이를 지식 증류에 활용하는 새로운 딥 러닝 구조를 제안합니다. 이때 모델의 지식을 증류하기 위해서는 먼

Time-Aware Tensor Decomposition for Missing Entry Prediction

본 문에서는 Arxiv에 기재된 Time-Aware Tensor Decomposition for Missing Entry Prediction 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title: Time-Aware Tensor Decomposition for Missing Entry Prediction Authors: Dawon Ahn, Jun-Gi Jang, U Kang Arixv: https://arxiv.org/pdf/2012.08855.pdf CANDECOMP/PARAFAC (CP) Decomposition 그림 1. 3차원 시간 텐서의 CP 분해 다차원 배열을 의미하는 텐서는 시간에 따라 변화하는 다중적인 관계를 표현할 수 있습니다. 예를 들어, 센서에서 수집된 대기 오염 데이터는 오염 물질의 측정 값을 포함하는 3차원 시간 텐서(장소, 오염 물질, 시간)로 표현됩니다. 텐서 분해(Tensor Decomposition)는 텐서 데이터를 효과적으로 분석하는 방법으로, 클러스터링 및 이상 탐지를 포함한 다양한 응용 프로그램에서 광범위하게 활용되고 있습니다. CANDECOMP / PARAFAC (CP) 분해는 가장 대표적인 텐서 분해 모델 중 하나로, 그림 1과 같이 텐서를 각 차원의 벡터들의 외적의 합으로 나타낼 수 있습니다. 위와 같은 시간 텐서에는 대표적인 특성 2가지를 관측할 수 있습니다. 첫번째는 텐서의 시간 차원은 인접한 값들끼리는 서로 연관성이 있는 특징이 있습니다. 예를 들어, t번째 시간에서 관측된 오염 데이터는 t-1, t+1번째 시간에서 관측된 오염 데이터와 비슷한 값을 갖을 것입니다. 두번째로는 데이터를 수집하는 센서 및 기계 오류 및 고장으로 인해 텐서는 많은 결측치로 포함하고, 이는 시간 조각(Time Slice) 별로 다른 희소성(혹은 밀도)을 갖게 합니다. 그러나 표준적인 CP 분해 방법을 포함한 기존 분해 방법들은 위 두 가지 특성 모두 고려하지 않았습니다. 본 논문의 목표는 결측치 예측을 위

BalanSiNG: Fast and Scalable Generation of Realistic Signed Networks

본 문서에서는 EDBT 2020에서 발표될 " BalanSiNG: Fast and Scalable Generation of Realistic Signed Networks " 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title : BalanSiNG: Fast and Scalable Generation of Realistic Signed Networks Authors : Jinhong Jung , Ha-Myung Park , and U Kang Conference : International Conference on Extending Database Technology (EDBT) 2020 Signed Network and Network Generation 부호화된 네트워크 (signed network)란 정점 간의 신뢰 관계를 + (양, 신뢰) 또는 - (음, 불신뢰)의 부호가 붙은 간선으로 표현하는 네트워크를 말하며, Epinions와 같은 온라인 소셜 서비스는 각 사용자에게 다른 사용자에 대한 신뢰를 표현할 수 있게 하여 자연스럽게 부호화된 네트워크를 형성합니다 ( 참고 ). 이와 같이 부호화된 네트워크는 정점 간의 신뢰 관계를 기반으로 링크 예측, 정점 랭킹, 정점 분류, 이상현상 탐지 등의 다양한 그래프 응용에 활용되고 있습니다. 그림 1. 부호화된 네트워크의 예시. 그러나 부호화된 네트워크는 광범위하게 활용되고 있음에 비해, 어떻게 해야 실제 부호화된 네트워크와 비슷한 성향을 가지며 새로운 형태의 다른 부호화된 네트워크를 생성할 수 있는지에 대한 연구는 많이 진행되지 않았습니다. 네트워크 생성 (network generation) 문제는 실세계 그래프 형성의 이해에 대한 중요한 문제로, 네트워크 생성 문제는 다음과 같은 방안으로 많이 활용되고 있습니다. 확장성 테스트 (scalability evaluation) : 확장성 테스트는 개발한 알고리즘이 얼마나 큰 데이터를 처

Personalized Ranking in Signed Networks using Signed Random Walk with Restart

본 문서에서는 데이터 마이닝 분야의 ICDM 2016 학회에서 발표된 Personalized Ranking in Signed Networks using Signed Random Walk with Restart 논문을 소개합니다. 논문의 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title : Personalized Ranking in Signed Networks using Signed Random Walk with Restart Authors : Jinhong Jung et al. Conference : IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2016 Personalized Ranking in Signed Network 부호화된 네트워크(signed network)는 노드(node) 간의 신뢰 관계를 + (positive, 신뢰) 또는 - (negative, 불신뢰)의 부호가 붙은 간선(edge)로 표현하는 네트워크를 말하며, 이 네트워크가 가장 많이 사용되는 분야로는 각 유저들간의 관계가 신뢰/불신뢰로 이루어진 소셜 네트워크가 있습니다. 부호화된 네트워크에서는 어떠한 유저와 다른 유저들간의 신뢰 정도 혹은 불신뢰 정도의 순위(rank)를 매겨 유저간의 신뢰도를 표현할 수 있는데, 이는 간선 부호 예측(link sign prediction), 연결 예측(link prediction), 집단 탐지(community detection) 등의 문제를 푸는 데에 사용될 수 있습니다. 본 논문에서는 각 노드별로 다른 노드들과의 신뢰 정도 혹은 불신뢰 정도의 순위를 매기는 방법인 개인화된 신뢰도 랭킹(personalized trust ranking) 방법을 통해 간선 부호 예측 문제를 풉니다. 그림 1. 부호화된 네트워크 예시 Signed Random Walk with Restart (SRWR) 개인화된 신뢰도 랭킹을 계산하는 방법에는 여러 방법이 있는데, 본 논문에서는 랜덤 워크(random walk)를 기반으로 한 방법을

Curved-Voxel Clustering for Accurate Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds with Real-Time Performance

본 문서에서는 IROS 2019에서 발표된 Curved-Voxel Clustering for Accurate Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds with Real-Time Performance 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세 정보는 다음과 같습니다. Title: Curved-Voxel Clustering for Accurate Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds with Real-Time Performance [ link ] Authors: Seungcheol Park, Shuyu Wang, Hunjung Lim, and U Kang Conference: IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2019 Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds 3차원 라이다 센서 (3D LiDAR sensor)란 빛을 이용하여 주변 물체까지의 거리를 측정하여 센서 주변에 있는 물체들에 대한 위치 정보를 전달해주는 장치입니다. 라이다 센서는 실내에서 사용되는 안내 로봇부터 자율주행 차량까지 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 이때, 라이다 센서는 주로 주변에 물체가 있는지 없는지를 인식 (detection)하거나, 물체가 있다면 어떤 물체인지를 식별 (classification)하는 일을 주로 하게 됩니다. 특히 실내외에서 사람을 인식하는 보행자 식별 (pedestrian classification) 과정은 안전을 위해서도 중요하기 때문에 활발하게 연구되고 있는 분야입니다. 그림 1. 라이다 센서를 이용한 보행자 식별 과정의 예시 그림 1은 현관에 설치된 라이다 센서를 통해 보행자를 인식하는 예시를 보여주고 있습니다. 라이다 센서가 인식한 점 정보 (Input Data)를 전달받은 후 다음과 같은 네 단계를 통해 보행자 인식이

Supervised Belief Propagation: Scalable Supervised Inference on Attributed Networks

본 문서에서는 데이터 마이닝 분야의 ICDM 2017 학회에서 발표된 Supervised Belief Propagation: Scalable Supervised Inference on Attributed Networks 논문을 소개합니다. 논문의 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title: Supervised Belief Propagation: Scalable Supervised Inference on Attributed Networks Authors: Jaemin Yoo, Saehan Jo, and U Kang Conference: IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2017 Node Classification 정점 분류(node classification)는 그래프 내의 각 정점(node)을 분류하는 문제입니다. 예를 들어 넷플릭스 같은 스트리밍 서비스에서 그림 1과 같이 사용자들이 컨텐츠를 소비한 내역을 그래프로 모델링한 다음 영화나 드라마를 분류하는 작업 등을 생각해볼 수 있습니다. 최근에 그래프 신경망에 대한 연구가 활발히 이루어지면서 함께 주목을 받고 있는 문제이기도 한데, 데이터간 관계가 그래프 형태로 주어져 있는 경우 정점 분류를 통해 학습 데이터가 부족한 반지도 학습(semi-supervised learning) 상황을 해결할 수 있기 때문입니다. 그림 1. 스트리밍 서비스에서 사용자와 컨텐츠간 관계를 나타내는 그래프. 만약 그래프의 각 정점이 고유한 피처 벡터를 가지고 있다면 그래프는 피처간 관계를 나타내는 보조적인 정보로서 사용됩니다. 이런 경우에는 각 정점의 피처 벡터와 그래프 구조를 동시에 고려하여 그 관계를 학습하는 것이 중요합니다. 반면, 본 논문에서는 피처 벡터가 주어지지 않고 그래프 구조 및 간선 정보가 정점 분류를 위한 유일한 정보라고 가정합니다. 따라서, 정점 피처를 인위적으로 생성해야 하는 그래프 신경망 모델을 바로 적용하기 어렵고, 그래프 구조를 최대한 활용하여