ㅁ 그래프 데이터 증강

ㅇ 정의: 그래프 데이터 증강은 그래프 구조를 유지하면서 데이터의 다양성을 높이는 기법으로, 그래프 분석 및 기계 학습 모델의 성능을 향상시키기 위해 사용됨.

ㅇ 특징: 그래프의 노드, 엣지, 속성 등을 변형하거나 샘플링하며, 데이터의 본질적 구조를 최대한 유지하는 것이 중요함.

ㅇ 적합한 경우: 그래프 데이터가 크거나 복잡하여 직접 학습이 어려운 경우, 데이터 부족으로 모델 일반화가 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정: 그래프 데이터 증강이 모든 그래프 유형에 적합하지 않음. 특정 유형의 그래프에서는 데이터 왜곡이 발생할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 그래프 데이터 증강은 그래프 구조를 유지하지 않아도 된다. (X)
2. 그래프 데이터 증강은 데이터의 다양성을 높이는 기법이다. (O)

1. 노드 샘플링

ㅇ 정의: 노드 샘플링은 그래프에서 일부 노드를 선택하여 데이터의 크기를 줄이거나 분석을 효율적으로 하기 위한 증강 기법임.

ㅇ 특징: 샘플링된 노드는 원래 그래프의 구조적 특징을 최대한 반영하도록 선택되며, 랜덤 샘플링, 중요도 기반 샘플링 등 다양한 방법이 사용됨.

ㅇ 적합한 경우: 대규모 그래프 데이터에서 효율적인 분석이 필요하거나, 특정 노드가 모델 성능에 큰 영향을 미칠 경우.

ㅇ 시험 함정: 노드 샘플링이 항상 그래프의 원래 구조를 보존한다는 오해가 있을 수 있음. 잘못된 샘플링은 그래프의 중요한 정보를 손실시킬 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 노드 샘플링은 그래프의 모든 노드를 선택하는 기법이다. (X)
2. 노드 샘플링은 일부 노드를 선택하여 데이터 크기를 줄이는 기법이다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

그래프 데이터 증강과 노드 샘플링에서 추가 학습이 필요한 주요 개념은 다음과 같습니다:

1. **엣지 샘플링**
– 정의: 그래프의 연결 구조를 효율적으로 축소하거나 변형하는 기법. 특정 엣지(간선)를 선택적으로 제거하거나 추가하여 그래프의 구조를 변경함.
– 목적: 그래프의 복잡성을 줄이거나, 특정 패턴을 강조하거나, 데이터의 다양성을 확보하기 위함.
– 주요 방법: 랜덤 샘플링, 중요도 기반 샘플링(중앙성, 가중치 등), 확률적 샘플링.
– 사용 사례: 대규모 그래프에서 계산 비용을 줄이기 위해, 혹은 특정 구조적 특징을 학습 모델에 반영하기 위해 활용.

2. **노드 속성 변형**
– 정의: 각 노드의 특징 값을 변경하여 그래프 데이터의 다양성을 높이는 기법.
– 목적: 노드 속성(특징 벡터)을 변형함으로써 모델이 다양한 데이터 분포에 대해 일반화할 수 있도록 돕기 위함.
– 주요 방법: 노이즈 추가, 속성 값 스케일링, 특정 속성 값 삭제 또는 대체.
– 사용 사례: 노드 분류, 그래프 분류 등에서 데이터 다양성을 확보하고 모델의 과적합을 방지하기 위해 사용.

3. **엣지 샘플링과 노드 속성 변형의 차이점**
– 엣지 샘플링은 그래프의 구조적 정보를 조정하는 데 초점이 맞춰져 있고, 노드 속성 변형은 각 노드의 특징 값 자체를 조정하는 데 중점을 둠.
– 엣지 샘플링은 그래프의 연결 관계를 직접적으로 다루며, 노드 속성 변형은 노드의 데이터 표현을 다룸.

4. **적합한 사용 사례**
– 엣지 샘플링: 대규모 네트워크 분석, 그래프의 구조적 패턴 학습, 그래프 축소를 통한 효율적 계산.
– 노드 속성 변형: 노드 분류, 속성 예측, 그래프의 데이터 표현 다양성 확보.

시험 대비를 위해 이러한 개념의 정의, 방법, 차이점, 그리고 사용 사례를 명확히 이해하고, 이를 실제 문제에 적용하는 연습을 해보는 것이 중요합니다.