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한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제16권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
201 - 209 (9page)

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The graph data structure is popular because it can intuitively represent real-world knowledge. Graph databaseshave attracted attention in academia and industry because they can be used to maintain graph data and allowusers to mine knowledge. Mining reachability relationships between two nodes in a graph, termed reachabilityquery processing, is an important functionality of graph databases. Online traversals, such as the breadth-firstand depth-first search, are inefficient in processing reachability queries when dealing with large-scale graphs. Labeling schemes have been proposed to overcome these disadvantages. The state-of-the-art is the 2-hoplabeling scheme: each node has in and out labels containing reachable node IDs as integers. Unfortunately,existing 2-hop labeling schemes generate huge 2-hop label sizes because they only consider local features, suchas degrees. In this paper, we propose a more efficient 2-hop label size reduction approach. We consider thetopological sort index, which is a global feature. A linear combination is suggested for utilizing both local andglobal features. We conduct experiments over real-world and synthetic directed acyclic graph datasets and showthat the proposed approach generates smaller labels than existing approaches.

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