Event2Vec, 비가환 기하 공간 지원 이벤트 임베딩 라이브러리 공개

Event2Vec은 구매 기록, 로그, 임상 코드 등 이산 이벤트 시퀀스의 임베딩을 학습하기 위한 새로운 오픈소스 라이브러리다. 핵심 메커니즘은 히스토리를 이벤트 벡터의 누적 합으로 정의하며, 이를 통해 히스토리 위에 적용된 선형 모델이 개별 이벤트 항목으로 정확히 분해될 수 있게 한다. 이 구조는 이탈률이나 위험 점수를 개별 이벤트 기여도로 분해할 수 있는 해석 가능한 스코어링을 가능하게 한다.

핵심 메커니즘 및 학습

라이브러리는 자기지도형 다음 이벤트 예측과 연속적인 히스토리 차이에서 특정 이벤트 벡터를 복원하는 재구성 항을 결합해 사용한다. 유클리드 공간의 벡터 덧셈은 교환법칙이 성립하지만, 학습 과정에서는 이를 강제하지 않아 모델이 방향성 관계를 학습할 수 있다. 시퀀스 순서와 구조를 처리하기 위해 비가환(non-commutative) 기하 공간을 명시적으로 지원한다:

• Hyperbolic (Möbius addition): 계층적 구조에 설계됨
• κ-stereographic: 쌍곡선에서 평면, 구면까지 곡률을 조절 가능
• Spherical: 순환적 구조 지원
• SO(n) rotations: 순서에 따라 최종 지점이 달라지는 비가환 회전
• Heisenberg group: 부호 있는 면적 좌표를 통해 순서를 기록하면서 동일한 최종 지점 유지

구현 및 배포

Event2Vec은 MIT 라이선스로 GitHub와 pip(pip install event2vector)를 통해 배포된다. fit과 transform 메서드를 갖춘 scikit-learn 스타일 API를 제공하며, gensim과 유사한 most_similar 기능을 포함한다. 백엔드는 PyTorch 기반으로 CPU, CUDA, MPS 실행을 지원한다. 이 프로젝트는 Berkeley Lab의 Advanced Light Source에서 고장 시퀀스에 필요한 방향성을 기존 Word2Vec 방식이 제공하지 못해 근본 원인 분석(RCA) 요구사항을 충족하기 위해 시작되었다.