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J-GLOBAL ID：201702231688789913   整理番号：17A1554919

1000000000000エッジグラフにおける実用的でロバストな標識パターンマッチングに向けて【Powered by NICT】

Towards Practical and Robust Labeled Pattern Matching in Trillion-Edge Graphs

著者 (5件)： Reza Tahsin ,  Klymko Christine ,  Ripeanu Matei ,  Sanders Geoffrey ,  Pearce Roger
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CLUSTER  ページ： 1-12  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 部分グラフパターンマッチングはグラフ分析への基本であり,広く応用されている。残念なことに,高い計算複雑性は,既存のアルゴリズムのロバスト性保証を制限する:それらは,現代の大規模グラフデータセットのためのスケールていないか,あるいはそれらは精度の点でまたは担持パターンの複雑さの点で限界がある。局所制約を満たさないことを頂点を除去する反復的実世界グラフにおけるパターンマッチングのための探索空間を劇的に低下させると,筆者らのアルゴリズムのスケーラブルな実装を示すアルゴリズム,理論および経験的証拠を提示した。を追加する毎に非eliminated頂点がマッチングに関与するパターンの特性を同定した。これらの技術は,大規模な標識グラフにおけるロバストなパターンマッチングのためのスケーラブルで実用的な解を可能にするために必須のステップである。大規模実世界(二千五百七十億まで)と合成(二兆二千億まで)グラフ上の強および弱スケーリング実験と同様の問題に過去に使用されたものより一桁大きいスケール(6,144プロセッサを用いた256計算ノード)で提案した方法の利点を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 部分グラフ ,  計算量 ,  演算プロセッサ ,  *ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  *パターンマッチング
準シソーラス用語： 探索空間 ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： エッジ ,  グラフ ,  ロバスト ,  標識 ,  パターンマッチング