맵리듀스 기반 상향식 최대 밀도 부분그래프 탐색 알고리즘 


44권  1호, pp. 78-83, 1월  2017


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  요약

최대 밀도 부분 그래프는 소셜 네트워크에서 사용자들이 속한 특정 커뮤니티나 사용자들의 공통 관심사를 나타내기에, 최대 밀도 부분 그래프를 찾는 연구가 다수 있었다. 그러나 기존의 연구들은 단일한 최고 밀도 부분 그래프를 찾는다는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 주어진 노드에서 시작하여, 인접하는 노드 중에 연결수(degree)가 가장 높은 노드를 추가하는 방식을 사용한 최고 밀도 부분 그래프를 찾는 상향식 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 이에 따라, 병렬 처리에 용이하게 하였고, 이를 맵리듀스 프레임워크 상에서 병렬 알고리즘으로 구현하였다. 다양한 그래프 데이터로 실험결과 이전 연구와 비교하여 조기에 최고 밀도 부분 그래프를 찾아냄을 보였다. 또한 다양한 다수의 노드가 주어졌을 때에도 효과적으로 동작함을 보였다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.


  논문 참조

[IEEE Style]

W. Lee and Y. Kim, "A Bottom-up Algorithm to Find the Densest Subgraphs Based on MapReduce," Journal of KIISE, JOK, vol. 44, no. 1, pp. 78-83, 2017. DOI: .


[ACM Style]

Woonghee Lee and Younghoon Kim. 2017. A Bottom-up Algorithm to Find the Densest Subgraphs Based on MapReduce. Journal of KIISE, JOK, 44, 1, (2017), 78-83. DOI: .


[KCI Style]

이웅희, 김영훈, "맵리듀스 기반 상향식 최대 밀도 부분그래프 탐색 알고리즘," 한국정보과학회 논문지, 제44권, 제1호, 78~83쪽, 2017. DOI: .


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