[내용 정리] Graph Structure Learning: 왜 중요한가, 무엇이 좋은가?

 

해당 글은 ChatGPT 4o With canvas 로 만들었습니다.

 

 

해당 내용은 GSL에 관심이 생겨서 알아보게 되었고, 논문이 많아서 일단 GPT한테 부탁해서 정리를 시켜본 글이다.

일단 내가 알고 싶은 것은 아래 그림처럼 기존의 그래프가 있을 경우, 이 그래프가 노드의 정보를 잘 담아서 다시 학습할 수 있는 방법에 대해서 궁금하게 되어서 찾아보게 되었습니다.

 

---

그래프 구조 학습(Graph Structure Learning, GSL)은 복잡한 데이터 간의 관계를 이해하고, 이를 통해 데이터를 더 잘 활용하는 기술입니다. GSL은 소셜 네트워크 분석, 추천 시스템, 지식 그래프 등에서 널리 사용되고 있으며, 그래프 신경망(Graph Neural Networks, GNN)과 결합해 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이번 글에서는 GSL이 왜 중요한지, 무엇이 좋은지, 그리고 어떻게 학습하는지 쉽게 설명하겠습니다.

GSL이란 무엇인가?

그래프 구조 학습은 데이터를 그래프 형태로 표현하여, 데이터의 관계와 패턴을 학습하는 방법입니다. 그래프는 노드(점)와 엣지(선)로 구성됩니다. 예를 들어, 소셜 네트워크에서 사람은 노드가 되고, 사람 간의 친구 관계는 엣지가 됩니다. GSL은 이러한 그래프 구조에서 노드 간의 관계를 학습해 데이터 간의 숨겨진 패턴을 발견하고 예측의 정확도를 높입니다.

GSL의 이점: 왜 중요한가?

• 데이터 간의 관계 이해: GSL은 데이터 간의 복잡한 관계를 시각적으로 표현하고 학습합니다. 예를 들어, 추천 시스템에서는 사용자와 아이템 간의 상호작용을 그래프로 나타내어, 사용자에게 적합한 아이템을 추천할 수 있습니다.
• 불완전한 데이터 문제 해결: 현실 세계의 데이터는 완벽하지 않은 경우가 많습니다. GSL은 이러한 누락된 정보나 노이즈가 있는 데이터를 보완하고, 그래프를 완성해 예측의 정확도를 높이는 데 효과적입니다.
• 다양한 응용 분야: 소셜 네트워크 분석, 제품 추천, 질병 전파 분석, 과학 연구 등 그래프 데이터가 사용될 수 있는 거의 모든 분야에서 활용할 수 있습니다.

GSL의 학습 방법: 어떻게 학습하는가?

GSL의 학습 과정은 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 사전 학습(Pre-training): 먼저, 그래프의 기본적인 구조를 학습합니다. 이 과정에서 그래프의 패턴을 미리 이해하고, 이를 기반으로 신경망을 학습함으로써 예측 능력을 높입니다.
2. 공동 학습(Co-training): 그래프 구조와 GNN을 동시에 학습하여 서로를 최적화합니다. 그래프가 잘 학습되면 GNN의 성능도 좋아지고, 그 결과 그래프의 구조도 더욱 정교해지는 선순환을 이룹니다.
3. 반복 학습(Iter-training): GNN의 예측 결과를 바탕으로 그래프 구조를 개선하고, 다시 이를 GNN에 반영하여 반복 학습합니다. 이 과정은 점차 예측과 모델의 성능을 향상시킵니다.

GSL의 최신 연구 흐름

GraphEdit는 대형 언어 모델을 이용해 그래프 구조를 정교하게 수정하고, 데이터의 노이즈를 줄입니다. OpenGSL은 다양한 GSL 알고리즘을 공정하게 비교하기 위한 벤치마크 도구로, 어떤 방법이 가장 적합한지 판단하는 데 도움을 줍니다. STEP은 장기 시계열 데이터를 학습하는 데 있어 그래프 기반의 접근법을 활용해 예측 성능을 향상시킵니다.

Edge 학습에서는 단순히 노드의 특성뿐만 아니라 노드 간의 연결 자체를 학습합니다. 예를 들어, **Graph Attention Networks (GAT)**는 각 노드의 연결 중요도를 학습하여 그래프의 복잡한 관계를 이해하는 데 사용됩니다.

GSL의 효율적인 학습: Pre-training

Pre-training은 GSL에서 중요한 역할을 합니다. 사전 학습을 통해 모델은 그래프의 패턴을 미리 학습하고, 이를 바탕으로 보다 효과적으로 예측을 수행할 수 있습니다. 대표적인 기법으로는 다음과 같은 것이 있습니다.

• BERT와 GPT: 자연어 처리에서 사전 학습을 통해 언어의 문맥을 학습하여 이후 다양한 작업에 활용됩니다.
• ViT와 MAE: 컴퓨터 비전에서 이미지의 특성을 학습합니다.
• TSFormer: 시계열 데이터의 특징을 학습해 다양한 예측 문제에 적용됩니다.

GNN에서도 Context Prediction과 Attribute Masking 같은 기법을 통해 노드와 엣지의 특성을 학습하며, 이는 그래프 구조를 더 잘 이해하게 하고 다양한 응용 작업에서 성능을 높이는 데 기여합니다.

L2P-GNN 사례: 학습을 최적화하는 방법

L2P-GNN은 GNN의 사전 학습과 미세 조정(fine-tuning) 사이의 간극을 줄이기 위해 **메타 학습(meta-learning)**을 사용하는 방법입니다. 이를 통해 그래프 데이터의 복잡한 패턴을 잘 학습하고, 노드와 그래프 수준의 중요한 정보를 효과적으로 보존하여 다양한 그래프 응용 작업에서 높은 성능을 발휘합니다.

GSL의 학습 예시: 많은 그래프가 있을 때

실제 많은 그래프가 있을 때 GSL을 학습하는 방법은 **그래프 풀링(graph pooling)**과 메타 학습을 활용하는 것입니다. 그래프 풀링을 통해 여러 개의 작은 그래프를 하나의 큰 그래프로 통합하여 학습할 수 있습니다. 메타 학습을 사용하면 서로 다른 그래프들 사이에서 공통된 패턴을 찾아 빠르게 학습할 수 있어, 수많은 그래프 데이터를 효과적으로 다룰 수 있습니다.

사례 연구: 읽기 순서 예측을 위한 그래프 학습

최근 연구인 "Text Reading Order in Uncontrolled Conditions by Sparse Graph Segmentation"에서는 그래프 구조 학습을 활용하여 문서 이미지에서 텍스트의 읽기 순서를 예측하는 방법을 제안합니다. 기존 방식에서는 텍스트 박스 단위로 단순히 좌표 정보를 기반으로 연결하려다 보니, 잘못된 순서로 연결되거나 예상치 못한 순서가 나오기 쉬웠습니다. 예를 들어, 텍스트 박스들이 여러 열로 나뉘거나 왜곡된 형태일 때 좌표 정보만으로는 적절한 읽기 순서를 예측하기 어려웠습니다.

이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 그래프 컨볼루션 네트워크(GCN)를 사용하여 텍스트의 공간적 특성과 이미지 특성을 함께 학습합니다. 특히, 각 텍스트 라인 간의 관계를 효과적으로 학습함으로써 비정형 레이아웃이나 왜곡된 이미지에서도 정확한 읽기 순서를 예측할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 문서 이미지의 레이아웃 분석, 정보 추출, 텍스트 음성 변환 등 다양한 응용에서 중요한 역할을 합니다【109†source】.

마무리

그래프 구조 학습은 데이터 간의 복잡한 관계를 이해하고 이를 통해 예측을 향상시키는 강력한 도구입니다. 초심자도 이해할 수 있도록 GSL의 장점과 중요한 점들을 간단히 설명하자면, GSL은 복잡한 관계를 쉽게 시각화하고 학습하며, 불완전한 데이터를 보완해 더 나은 예측을 가능하게 합니다. GSL은 특히 추천 시스템, 네트워크 분석, 과학 연구 등에서 중요한 역할을 하며, 그래프의 잠재력을 활용해 데이터 분석의 한계를 넘어설 수 있는 큰 가능성을 열어줍니다.

참고한 논문들

1. GraphEdit: A framework to modify graph structures using large language models.
2. OpenGSL: A benchmarking tool for various GSL methodologies.
3. STEP: Scalable Time Series Pre-training for improving STGNNs.
4. L2P-GNN: Learning to Pre-train Graph Neural Networks using meta-learning strategies.
5. BERT, GPT: Pre-training techniques for natural language processing.
6. ViT, MAE: Vision-based pre-training methods for effective image feature extraction.
7. TSFormer: Transformer-based model for learning long time-series data.
8. Text Reading Order in Uncontrolled Conditions by Sparse Graph Segmentation: A lightweight GCN-based approach for predicting text reading order in complex document layouts.

 

 

내용	링크
[Paper Review] GNN for Multivariate Time series Forecasting (유튜브)	https://www.youtube.com/watch?v=_uD9ooOFqss&ab_channel=%EC%84%9C%EC%9A%B8%EB%8C%80%ED%95%99%EA%B5%90%EC%82%B0%EC%97%85%EA%B3%B5%ED%95%99%EA%B3%BCDSBA%EC%97%B0%EA%B5%AC%EC%8B%A4
KDD 2023 - Graph Structure Learning via Progressive Strategy	https://www.youtube.com/watch?v=3IX2HJWNuLw&ab_channel=AssociationforComputingMachinery%28ACM%29