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Robust Node Classification via Noise-robust Views and Prototype Relabeling

Posted by Data Mining Lab. 날짜: 11/01/2026

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본 블로그에서는 서울대학교
컴퓨터공학부 데이터마이닝

연구실에서 진행하고 있는

최신 연구를 소개합니다.

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Fast and Accurate Temporal Super-Resolution via Residual-Aware Coupled Tensor Factorization

본 문서에서는 ICASSP 2026 학회에 발표된 " Fast and Accurate Temporal Super-Resolution via Residual-Aware Coupled Tensor Factorization " 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title: Fast and Accurate Temporal Super-Resolution via Residual-Aware Coupled Tensor Factorization Authors: Nam Kyu Kang, Yong-chan Park, and U Kang Conference: IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) 2026 Temporal Super-Resolution 제조 설비에는 온도, 압력, 진동 등을 측정하는 다양한 센서가 설치되어 있습니다. 이러한 센서가 기록한 시계열 데이터를 분석하면 설비의 상태와 공정의 변화를 파악할 수 있습니다. 하지만 모든 센서의 값을 짧은 간격으로 기록하려면 저장 공간과 장비 성능에 부담이 생깁니다. 따라서 실제 환경에서는 서로 다른 측정 간격을 갖는 센서 데이터가 함께 존재합니다. 예를 들어 어떤 센서는 1초마다, 다른 센서는 0.1초마다 값을 기록한다고 생각해 보겠습니다. 두 센서가 같은 시간 동안 작동하더라도 데이터의 촘촘함, 즉 시간 해상도(temporal resolution)는 다릅니다. Temporal super-resolution은 드문드문 측정된 신호를 더 촘촘한 시간 간격의 신호로 복원하는 문제입니다. 이때 같은 시간대에 관측된 관련 센서의 고해상도 데이터가 복원에 필요한 단서를 제공할 수 있습니다. 가장 간단한 복원 방법은 관측값 사이를 직선으로 연결하는 선형 보간(linear interpolation)입니다. 값이 거의 변하지 않는 안정적인 구간에서는 이 방법만으로도 충분할 수 ...

DART: Diversified and Accurate Long-Tail Recommendation

본 문서에서는 2025년 PAKDD 학회에서 발표된 " DART: Diversified and Accurate Long-Tail Recommendation " 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세 정보는 다음과 같습니다. Title : DART: Diversified and Accurate Long-Tail Recommendation Authors: Jeongin Yun, Jaeri Lee, and U Kang Conference: The 29th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2025) Long-tail Recommendation 비인기 아이템(tail items)을 사용자에게 추천하는 것은 재고의 균형 잡힌 관리 뿐만 아니라 사용자에게 예상치 못한 유용한 아이템을 발견하게 해주기 때문에 중요합니다. 그러나 이는 현실 세계의 구매 데이터가 long-tail 분포 를 따르기 때문에 쉽지 않습니다. 구매 이력 데이터가 long-tail 분포를 따른다는 것은 아래 그림과 같이 소수의 인기 아이템(head items)이 대부분의 거래를 차지하고, 나머지 대다수의 아이템들은 매우 적은 수의 구매 이력을 가진다는 것을 의미합니다. 그림 1. 구매 이력 데이터의 long-tail 분포 이러한 분포를 고려하지 않는 모델은 인기 아이템을 위주로 추천하고 비인기 아이템을 간과하는 문제가 발생합니다. 아래 그림 2 (a)를 보면, 대표적인 추천 모델인 SASRec 은 비인기 아이템을 거의 추천하지 않고, 인기 아이템만 과도하게 추천하는 경향이 있음을 확인할 수 있습니다. 게다가, 그림 2 (b)에서 이 모델은 정답이 tail 아이템일 경우 매우 낮은 정확도를 보입니다. 그림 2. (a) 아이템 인기도에 따른 추천 빈도, (b) 전체, head, tail 아이템에 대한 추천 정확도 비인기 아이템을 추천하는 것의 ...

Prune-then-Quantize or Quantize-then-Prune? Understanding the Impact of Compression Order in Joint Model Compression

본 글에서는 ICLR 2026에 채택된 “Prune-Then-Quantize or Quantize-Then-Prune? Understanding the Impact of Compression Order in Joint Model Compression” 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세 정보는 다음과 같습니다. Title: Prune-Then-Quantize or Quantize-Then-Prune? Understanding the Impact of Compression Order in Joint Model Compression Authors: Minjun Kim, Jaehyeon Choi, Hyunwoo Yang, Jongjin Kim, Jinho Song, and U Kang Conference: The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026) Joint Model Compression and Compression Order 대규모 언어 모델과 비전 모델을 엣지 디바이스 또는 제한된 자원 환경에 배포하려면, 모델의 메모리 사용량과 연산량을 줄이는 모델 압축(model compression)이 필수적입니다. 대표적인 압축 기법으로는 pruning, quantization, knowledge distillation, parameter sharing, low-rank approximation 등이 있습니다. 최근에는 하나의 기법만 적용하는 대신 pruning과 quantization처럼 여러 압축 기법을 결합하는 joint model compression 이 더 높은 압축률과 성능 사이의 균형을 달성할 수 있다는 점에서 주목받고 있습니다. 그러나 여러 기법을 순차적으로 적용할 때 자연스럽게 한 가지 질문이 생깁니다. '같은 pruning과 quantization을 적용한다면, pruning을 먼저 해야 할까, quantization을 먼저 해...

PiGLeT: Probabilistic Message Passing for Semi-supervised Link Sign Prediction

본 문서에서는 ICDM 2025 학회에 발표된 "Pi GLeT: Probabilistic Message Passing for Semi-supervised Link Sign Prediction" 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title: Pi GLeT: Probabilistic Message Passing for Semi-supervised Link Sign Prediction Authors: Ka Hyun Park, Junghun Kim, Jinhong Jung and U Kang Conference: IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2025 Signed Graph & Link Sign Prediction 부호 그래프(signed graph)는 노드 사이의 관계가 단순히 연결 여부만으로 표현되지 않고, 긍정 또는 부정의 부호까지 함께 가지는 그래프를 의미합니다. 예를 들어 사회 관계망에서는 신뢰와 불신, 거래 네트워크에서는 우호적 관계와 비우호적 관계, 생물학적 네트워크에서는 활성화와 억제 관계 등을 부호가 있는 간선으로 나타낼 수 있습니다. 이러한 그래프에서는 관측되지 않은 간선의 부호를 예측하는 링크 부호 예측(link sign prediction)이 중요한 문제로 다뤄집니다. 관계의 방향성과 성격을 정확하게 파악해야 추천, 이상 탐지, 관계 분석과 같은 다양한 응용에 활용할 수 있기 때문입니다. 하지만 실제 환경에서는 모든 간선의 부호가 명확히 주어지는 경우가 드물고, 상당수의 간선은 연결은 존재하지만 긍정인지 부정인지 알 수 없는 미표기 상태로 남아 있습니다. 본 논문은 바로 이러한 상황에 주목합니다. 그림 1. 일부 레이블만 주어진 부호 그래프 학습이 어려운 이유 Goal & Limitations of Previous Works 기존의 부호 그래프 신경망 (...

A Masked Mixture Model for Compact and Accurate Matrix Factorization

본 문서에서는 KDD 2026 학회에 발표될 "A Masked Mixture Model for Compact and Accurate Matrix Factorization" 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title: A Masked Mixture Model for Compact and Accurate Matrix Factorization Authors: Yong-chan Park, Jeongyoung Lee, SeungJoo Lee, and U Kang Conference: ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) 2026

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 ...

Sequentially Diversified and Accurate Recommendations in Chronological Order for a Series of Users

본 문서에서는 2025년 WSDM 학회에서 발표될 "Sequentially Diversified and Accurate Recommendations in Chronological Order for a Series of Users" 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title: Sequentially Diversified and Accurate Recommendations in Chronological Order for a Series of Users Authors: Jongjin Kim and U Kang Conference: WSDM (2025) Sequentially Diversified Recommendation 상품의 종류가 늘어나고 정보가 범람함에 따라 오늘날 사용자들은 구매할 아이템을 찾기 위해 추천시스템에 크게 의존하곤 합니다 . 따라서 전자상거래 플랫폼 등에서 수익을 극대화하기 위한 기술이 점점 중요해지고 있습니다 . 다양화 추천은 플랫폼의 수익을 극대화하기 위한 대표적인 연구 주제입니다 . 다양화 추천에서는 사용자들에게 정확한 아이템을 추천하는 것을 넘어서 사용자 전체에 대해 다양한 아이템을 노출시키는 것을 목표로 합니다 . 이를 통해 플랫폼은 보유한 재고를 모두 소진하도록 사용자들을 유도할 수 있으며 또한 덜 유명한 아이템의 노출 횟수를 늘려 고른 수익을 얻을 수 있습니다 . 그러나 기존 다양화 추천 시스템(aggregately diversified recommendation)은 여러 사용자에 대한 추천이 동시에 일어난다고 가정하는 한계가 있었습니다 . 실제 전자상거래 플랫폼에서는 사용자가 한 번에 한 명씩 필요할 때마다 추천을 받아가므로 매 추천 시점에서 이후에 어떤 사용자가 추천을 받게 될지를 사전에 알지 못한 채 추천을 진행해야 합니다 . 본 논문은 이처럼 추천이 차례로 이루어지는 상황에서 다양화 추천을 수행하는 순차 다양화 추천(sequentially ...

FreQuant: A Reinforcement-Learning based Adaptive Portfolio Optimization with Multi-frequency Decomposition

본 문서에서는 KDD 2024 학회에 발표될 "FreQuant: A Reinforcement-Learning based Adaptive Portfolio Optimization with Multi-frequency Decomposition" 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title : FreQuant: A Reinforcement-Learning based Adaptive Portfolio Optimization with Multi-frequency Decomposition Authors: Jihyeong Jeon, Jiwon Park, Chanhee Park, and U Kang Conference: ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) 2024 Introduction 최근 연구에서는 강화 학습 (RL) 과 딥러닝을 결합하여 자산의 시간적 패턴을 포착하고, 이를 통해 포트폴리오를 최적화하는 것의 효과가 입증되었습니다. 현존하는 대부분의 모델은 시간 도메인에서 자산의 패턴 분석을 중점으로 두었으며, 시간 축을 기준으로 변동에 대한 평준화를 진행하는 연산을 수행하였습니다. 그러나 이러한 평준화 연산은 때때로 시장 및 자산에 중대한 영향을 주는 갑작스러운 사건에 따른 급격한 가격 변동에 둔감해진다는 단점이 있습니다. 따라서, 기존 모델의 경우 시장 혹은 자산이 방향성이 있는 일관적 패턴을 보일 때 좋은 성능을 보이지만, 갑작스러운 사건에 의하여 시장이 요동칠 때는 모델이 변화를 감지하지 못하여 큰 손실을 초래하게 됩니다. 이러한 한계를 극복하려는 방법의 하나는 시간 도메인에서 주파수 도메인 분석으로 변화를 주어 자산의 패턴 분석을 진행하는 것입니다. 이를 위한 이산 푸리에 변환 (DFT) 은 시간 도메인의 신호를 주파수 도메인의 특성으로 변환함으로써 해...

Entity-Aware Generative Retrieval for Personalized Contexts

본 문서에서는 CIKM 2025 학회에서 발표될 "Entity-Aware Generative Retrieval for Personalized Contexts" 논문을 소개합니다. 논문에 대한 상세한 정보는 다음과 같습니다. Title: Entity-Aware Generative Retrieval for Personalized Contexts Authors: Jihyeong Jeon, Jiwon Lee, Cheol Ryu, and U Kang Conference: The 34th ACM International Conference on Information and Knowledge Management Personalized Information Retrieval 개인화 정보 검색(Personalized Information Retrieval, PIR)은 “어제 친구와 식사한 레스토랑 이름이 뭐였지?”처럼, 어떤 친구를 가리키는지 혹은 구체적으로 어느 시점을 의미하는지 모호한 표현이 포함된 질문에 대해, 관련 문서를 정확히 찾아내는 문제를 다룹니다. 하지만 기존 정보 검색(Information Retrieval) 기법에서 널리 사용된 BM25 같은 희소 검색(Sparse Retrieval)이나 Dense Retriever는 단어 일치나 임베딩 유사도에만 의존하기 때문에, 애칭·개인 장소·시간 표현 등 사용자 고유의 맥락을 처리하는 데 한계가 있습니다. 최근 생성 기반 검색(Generative Retrieval) 기법이 주목받고 있지만, 이 역시 엔티티 모호성(Entity Ambiguity)과 개인화 문제를 충분히 해결하지는 못했습니다. 본 논문에서는 이러한 “사용자의 질문에 모호성이 포함되어 있을 때도 어떻게 관련 문서를 정확히 찾을 수 있을까?”라는 물음에 답하기 위한 새로운 모델 구조를 제안합니다. Proposed Method 본 논문에서는 PEARL ( P ersonalized E nt...

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...