大進化グラフ上のインクリメンタルな高頻度部分グラフマイニング【Powered by NICT】

Abdelhamid Ehab; Canim Mustafa; Sadoghi Mohammad; Bhattacharjee Bishwaranjan; Chang Yuan-Chi; Kalnis Panos

文献

J-GLOBAL ID：201702279746593660 整理番号：17A1728215

大進化グラフ上のインクリメンタルな高頻度部分グラフマイニング【Powered by NICT】

Incremental Frequent Subgraph Mining on Large Evolving Graphs

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資料名：
巻： 29 号： 12 ページ： 2710-2723 発行年： 2017年
JST資料番号： T0838A ISSN： 1041-4347 CODEN： ITKEEH 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

頻出部分グラフマイニングは,多くの分野で使用されているコアグラフ操作である,グラフデータ管理と知識探査,バイオインフォマティクス,セキュリティなど。多くの既存の技術は,静的グラフを標的とする。しかし,社会的ネットワークのような,最新の応用には大きな進化グラフを利用した。マイニングは,既存の技術を用いて,これらのグラフは実行不可能な,高い計算コストに起因していた。本論文では,IncGM+,単一の大きな発展するグラフ上の連続高頻度部分グラフマイニングのための高速増分手法を提案した。グラフ,頻繁な及びたまの部分グラフ間の境界に部分グラフの集合である「フリンジ」の概念を採用した。IncGM+は,干渉縞部分グラフを維持し,探索空間の枝刈りに利用した。効率を向上するために,最小のメモリオーバヘッドで選択された埋め込みを維持するために効率的なインデックス構造を提案した。これらの埋込みを用いて冗長高価な部分グラフ同形操作を避けることである。さらに,提案したシステムは,バッチ更新を支持した。大実世界グラフを用いて,IncGM+は三桁までの既存の方法よりも優れており,はるかに大きいグラフに対応できるとメモリ消費が少ないことを実験的に検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

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人工知能 , データベースシステム , システム・制御理論一般

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