抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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グラフマイニング作業負荷はその部分グラフ構造を探索することによりグラフの構造特性を抽出することを目的とする。一般的目的グラフマイニングシステムは,全体的探索プロセスを導くユーザ定義関数の助けを借りて,関心のサブグラフ構造を探索するための一般的実行時間を提供する。しかしながら,最先端のグラフマイニングシステムは,それらがマイニングする部分グラフの形状(またはパターン)に対して,ほとんど不活発である。これは,(a)不必要な部分グラフを探索すること;(b)探索された部分グラフ上で高価な計算を行う。(c)記憶における中間部分グラフを保持する。それらの全ては,それらの全体的性能に影響を及ぼす。さらに,それらのプログラミングモデルは,その根底にある探索戦略にしばしば結びついているが,それはドメインユーザが複雑なマイニングタスクを表現するのを困難にする。本論文では,不必要な部分グラフの探索を回避し,同時にマイニングプロセスを通して高価な計算を迂回しながら,関心のサブグラフを直接探索するパターン意識グラフマイニングシステムであるペレグリンを開発した。最初のクラス構成として”グラフパターン”を処理するパターンベースプログラミングモデルを設計し,その探索を導くために使用するパターンの意味論を抽出するためのPeregrineを可能にした。著者らの評価は,Peregrineが最先端の分散および単一マシングラフマイニングシステムより優れ,より大きなグラフ上で複雑なマイニングタスクにスケールし,一方,その「パターン1次」プログラミングアプローチで単純性と表現性を保持することを示した。【JST・京大機械翻訳】
