데이터사이언스 연구실은 실세계 현상으로부터 빈번하게 발생하는 다양한 형태의 대규모 데이터 분석을 위한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 연구하고 있습니다. 소셜네트워크, 지식그래프, 사용자-아이템 네트워크, 분자구조 네트워크, 단백질 네트워크 등 실세계의 다양한 복잡계는 개체간의 관계로 표현되며, 저희 연구실에서는 이러한 실세계 데이터를 효과적으로 학습할 수 있는 모델을 설계하고 산업계에서 필요로하는 응용 문제 해결을 위한 연구를 목표로 하고 있습니다.

- Graph machine learning
- Large-scale graph analytics
- Applied data science