박성찬  김연아  이상구

10.5626/JOK.2022.49.10.859

그래프 분석 페이지랭크 개인화된 페이지랭크 랜덤 워크 거듭제곱법 최적화 알고리즘

그래프 내에서 개인화된 페이지랭크(Personalized PageRank, PPR)를 계산하는 것은 검색, 추천, 지식발견 등 여러 분야에서 광범위하게 활용되는 중요한 작업이다. 개인화된 페이지랭크를 계산하는 것은 고비용의 과정이 필요하므로, 개인화된 페이지랭크를 계산하는 효율적이고 혁신적인 방법들이 다수 개발되어왔다. 그러나 수백만 이상의 노드를 가진 대용량 그래프에 대한 PPR 계산은 여전히 시간이 크게 소요되는 작업이다. 그에 더하여, 기존에 제시된 알고리즘들은 그래프 갱신을 효율적으로 처리하지 못하여, 동적으로 변화하는 그래프 처리에 한계가 있다. 이에 대응하여, 본 연구에서는 높은 정밀도를 보장하면서도 빠르게 수렴하는 PPR 계산 알고리즘을 제시한다. 전통적인 거듭제곱법(Power Iteration)에, 축차가속완화법(Successive Over Relaxation)과 초기 추측값 보정법(Initial Guess Revision)을 활용한 벡터 재사용 전략을 적용하여 수렴 속도를 개선하였다. 제시된 방법은 기존 거듭제곱법의 장점인 단순성과 엄밀성을 유지하면서도 수렴율과 계산속도를 크게 개선한다. 또한 개인화된 페이지랭크 벡터의 갱신을 위하여 이전에 계산되어 저장된 벡터를 재사용하여, 갱신에 드는 시간이 크게 단축된다. 본 방법은 주어진 오차 한계에 도달하는 즉시 결과값을 산출하므로 정확도와 계산시간을 유연하게 조절할 수 있으며, 이는 표본 기반 추정방법이나 역행렬 기반 방법이 가지지 못한 특성이다. 실험 결과, 본 방법은 거듭제곱법에 비하여 20배 이상 빠르게 수렴한다는 것이 확인되었으며, 기 제시된 최속 알고리즘과 비교하여도 결과 품질을 일정 수준 이상으로 유지하면서도 수행시간 면에서 우수한 성능을 보이는 것 또한 확인되었다.