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저자정보
임종태 (충북대학교) 최도진 (충북대학교) 서동민 (한국과학기술정보연구원) 유석종 (한국과학기술정보연구원) 복경수 (충북대학교) 유재수 (충북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제9호
발행연도
2018.9
수록면
463 - 469 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.9.463

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

Spark 환경에서 대용량 그래프 유사 서브 그래프 매칭 기법
임종태 ,  최도진 ,  서동민 외 3명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.09 학술저널

2017

Spark 환경에서 대용량 그래프 유사 서브 그래프 매칭 기법
임종태 ,  최도진 ,  서동민 외 3명 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.12 학술대회자료
대용량 그래프 환경에서 스카이라인을 이용한 서브 그래프 유사도 측정 기법
임종태 ,  복경수 ,  유재수 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 2017.05 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 각종 실험 장비의 발전에 따라 과학데이터가 급격히 증가하고 있다. 특히 그래프 데이터를 활용한 유사 서브 그래프 매칭 기법은 다양한 분야의 응용 및 연구에서 중요하게 활용되고 있다. 하지만 기존의 유사 서브 그래프 매칭 기법들은 단일 서버 환경에서 동작하도록 설계되어 있기 때문에 대용량 그래프의 처리에 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Spark 환경에서 대용량 그래프 유사 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산 컴퓨팅 환경을 고려하여 대용량 그래프에 대한 처리를 수행한다. 또한 보다 효율적인 가지치기, 유사도 계산, 그리고 결과 반환 기법을 이용하여 유사 서브 그래프 매칭의 가지치기 효율 및 속도를 향상시킨다.
#유사 서브 그래프 매칭 #아파치 스파크 #그래프 분석 #대용량 그래프 #빅데이터 #approximate subgraph matching #apache spark #graph analysis #large-sclae graph #bigdata

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안하는 유사 서브 그래프 매칭 기법
4. 성능평가
5. 결론
References

참고문헌 (10)

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Talukder, Nilothpal, and Mohammed J. Zaki, A distributed approach for graph mining in massive networks, Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 30, No. 5, pp. 1024-1052, 2016. Y. Tian, R. C. McEachin, C. Santos, D. J. States, and J. M. Patel, SAGA: a subgraph matching tool for biological graphs, Bioinformatics, Vol. 23, No. 2, pp. 232-239, 2007. R. Pienta, A. Tamersoy, H. Tong, and D. H. Chau, Matching Approximate Patterns in Richly-Attributed Graphs, Proc. of the IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2014. V. Bonnici, F. Busato, G. Micale, N. Bombieri, A. Pulvirenti, and R. Giugno, APPAGATO: an APproximate PArallel and stochastic GrAph querying TOol for biological networks, Bioinformatics, Vol. 32, No. 14. pp. 2159-2166, 2016. N. Dahm, H. Bunke, T. Caelli, and Y. Gao, Efficient subgraph matching using topological node feature constraints, Pattern Recognition, Vol. 48, No. 2, pp. 317-330, 2015.

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