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Showing posts from December, 2024

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Accurate Coupled Tensor Factorization with Knowledge Graph

Posted by Data Mining Lab. 날짜: 12/01/2024

Data Mining Lab.

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본 블로그에서는 서울대학교
컴퓨터공학부 데이터마이닝

연구실에서 진행하고 있는

최신 연구를 소개합니다.

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Accurate Coupled Tensor Factorization with Knowledge Graph

본 문서에서는 BigData 2024에서 발표될 "Accurate Coupled Tensor Factorization with Knowledge Graph " 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title : Accurate Coupled Tensor Factorization with Knowledge Graph Authors : SeungJoo Lee, Yong-chan Park, and U Kang Conference : IEEE International Conference on Big Data (BigData) 2024 PARAFAC2 Decomposition & Knowledge Graph PARAF AC2 분해 ( PARAFAC2 Decomposition). PARAFAC2 분해는 실세계의 불규칙 텐서 데이터를 분석하는 데 널리 사용되는 도구로, 차원 축소, 이상 탐지 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 지식 그래프(Knowledge Graph). 지식 그래프는 관계형 데이터를 삼중항으로 표현하는 구조화된 데이터베이스로, 삼중항은 헤드(head) 엔티티, 테일(tail) 엔티티, 그리고 두 엔티티 간의 관계로 구성됩니다. 예를 들어, 삼중항 (" J.K. 롤링 ", "쓰다", " 해리포터 ")은 J.K. 롤링이 해리포터의 저자임을 명시적으로 나타냅니다. 또한, 지식 그래프는 3차원 텐서로 모델링될 수 있으며, 텐서의 각 요소는 삼중항의 진위 여부를 나타내어 참이면 1, 거짓 또는 불확실하면 0으로 표현됩니다. 엔티티 간의 복합적이고 의미론적인 관계를 효과적으로 모델링할 수 있다는 점에서, 지식 그래프는 정보 검색, 추천 시스템, 지식 추론 등 다양한 인공지능 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 그림 1. PARAFAC2 Decomposition 그림 1의 예시처럼, PARAFAC2 분해는 주어진 불규칙 텐서를 요인 행렬로 ...

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 ...

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...

Learning to Walk across Time for Interpretable Temporal Knowledge Graph Completion

본 문서에서는 데이터 마이닝 분야 학회인 KDD 2021에서 발표 예정인 논문 " Learning to Walk across Time for Interpretable Temporal Knowledge Graph Completion "을 소개합니다. 논문의 상세한 정보는 아래와 같습니다. Title : Learning to Walk across Time for Interpretable Temporal Knowledge Graph Completion Authors : Jaehun Jung, Jinhong Jung and U Kang Conference : The 27th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining ( KDD ), 2021 Temporal Knowledge Graph Completion 통상적인 지식 그래프(knowledge graph)는 현실 세계의 다양한 개체들을 정점(node)로, 개체들 사이의 관계를 간선(edge)로 표현하는 그래프를 일컫습니다. 이들 지식 그래프는 요컨대 (Joe Biden, is_president_of, United States) 등과 같이 다양한 개체들에 대한 관계적 지식을 트리플(triple)로 표현할 수 있어 추천 시스템, 지식 기반 AI 등 여러 분야에서 활용됩니다. 다만, 기존의 지식 그래프는 개체들 사이의 관계를 실제 시간적인 유효성과 관계없이 영속적인 것으로 간주하기 때문에 현실의 지식을 온전히 표현하기 어렵다는 한계가 있습니다. 이러한 단점을 보완해 근래 새로 등장한 지식 저장 형태가 시간 지식 그래프(temporal knowledge graph)입니다. 시간 지식 그래프는 개체들 간의 관계에 더해 그 관계가 ...

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 통...

Sampling Subgraphs with Guaranteed Treewidth for Accurate and Efficient Graphical Inference

본 문서에서는 WSDM 2020에서 발표된 Sampling Subgraphs with Guaranteed Treewidth for Accurate and Efficient Graphical Inference 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세 정보는 다음과 같습니다. Title: Sampling Subgraphs with Guaranteed Treewidth for Accurate and Efficient Graphical Inference Authors: Jaemin Yoo, U Kang, Mauro Scanagatta, Giorgio Corani, and Marco Zaffalon ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM) 2020 Graph Sampling 그래프 샘플링(graph sampling)은 어떤 그래프가 주어졌을 때 해당 그래프의 특성을 보존하는 작은 서브그래프(subgraph)를 생성하는 문제입니다. 본 연구에서는 그래프 샘플링 중에서도 정점 집합을 유지하면서 간선 집합의 일부만을 선택하는 간선 샘플링(edge sampling) 문제를 다룹니다. 예를 들어 사용자간 관계를 설명하는 소셜 네트워크가 주어져 있다고 할 때, 간선 샘플링은 각 사용자의 정보는 유지한 채 사용자간 관계 정보만을 제거하여 서브그래프를 생성합니다. 간선 샘플링이 잘 이루어지면 그림 1 과 같은 결과를 생성하게 됩니다. 그림에 나타난 그래프는 여러 개의 블로그와 블로그간 하이퍼링크를 나타내는 웹 그래프로, 각 정점의 색은 블로그의 정치 성향을 나타냅니다. 이때, 그림 왼쪽의 그래프는 동일한 성향의 블로그끼리 간선을 생성하는 동종 친화성(homophily) 특성을 보이는데, 이 특성이 그림 오른쪽의 서브그래프에서도 잘 보존되는 것을 확인할 수 있습니다. 이렇게 생성된 서브그래프는 실제 그래프의 특성을 보다 효율적으로 파악하기 위해 사용...

Dependency-Aware Action Planning for Smart Home

본 문서에서는 2024년 PLOSONE 저널에 발표된 " Dependency-Aware Action Planning for Smart Home " 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title: Dependency-Aware Action Planning for Smart Home Authors: Jongjin Kim, Jaeri Lee, Jeongin Yun, and U Kang Journal: PLOSONE (2024) Action Planning Problem IoT 생태계가 구축된 스마트 홈은 사용자가 빅스비, 시리와 같은 온라인 비서 기능을 통해 집 안의 다양한 가전제품을 제어할 수 있게 제공합니다. 이 과정에서 사용자가 원하는 가전제품의 상태를 쿼리로 입력하면 시스템은 가전제품을 해당 상태로 변경하기 위한 적절한 동작들을 찾는 것이 중요합니다. 그러나 오늘날 점점 스마트기기의 종류와 제조사, 스마트 홈 플랫폼 제공 업체들이 다양화되는 과정에서 제조사나 서비스 제공자가 개별 기기들에 일일이 제어 방법을 명시하는 것은 어려워지고 있습니다. 따라서 기기가 시스템에 연결되었을 때 기기의 로그만으로 자동으로 기기의 특성을 파악하고 입력받은 쿼리를 만족시키도록 기기를 제어하는 문제를 동작 계획 문제(Action Planning Problem)이라 하며 본 논문은 이 문제를 풀기 위한 솔루션을 제안합니다. 이 문제를 푸는 과정에서는 기기의 상태(State)와 동작(Action) 사이의 의존성(Dependency)를 고려하는 것이 중요합니다. 예를 들어 그림 1과 같이 TV의 채널을 변경하고 싶은 상황을 고려해 봅시다. 이 때 채널을 조정하는 동작은 스위치가 켜져 있을 때만 실행할 수 있습니다. 따라서 채널을 조정하기 위해서는 중간에 스위치를 켜고 다시 끄는 동작이 필요합니다. 이처럼 기기의 상태에 따라 동작의 실행 가능 여부가 결정되는 것을 의존 관계라 합니다. 본 논문이 제안한 SmartAi...

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 어려워집...

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...

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 ...