Pregel을 이용한 Min-Hash 기반의 효율적인 그래프 클러스터링 기법 = An Efficient Graph Clustering Technique based on Min-Hash using Pregel
저자
발행사항
천안 : 한국기술교육대학교 대학원, 2016
학위논문사항
학위논문(석사)-- 한국기술교육대학교 대학원 : 컴퓨터공학과 컴퓨터공학전공 2016. 2
발행연도
2016
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
충청남도
형태사항
41 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 민준기
소장기관
Graph clustering is widely used to analyze a graph and identify its property. Recently, large graph data has been generated in diverse applications such as Social Network Service (SNS), World Wide Web (WWW), Telephone network. Therefore, the importance of graph clustering algorithms which processes the large graph data efficiently becomes increased. Thus, in this paper, we propose an efficient graph clustering algorithm running on Pregel. Our proposed algorithm estimates similarity between clusters in the graph data effectively using Min-Hash and constructs clusters according to the computed similarities. In our experimental study with real-life data set, we demonstrate the efficiency and scalability of our algorithm compared to existing algorithms.
더보기그래프 클러스터링은 서로 유사한 특성을 갖는 정점들을 동일한 클러 스터로 묶는 기법으로 그래프 데이터를 분석하고 이해하는데 사용되는 유용한 기술이다. 최근 소셜 네트워크 서비스와 월드 와이드 웹, 텔레폰 네트워크 등의 다양한 분야에서 크기가 큰 대용량 그래프 데이터가 생성되고 있어 대용량 그래프 데이터를 효율적으로 처리하는 클러스터링 기법의 중요성이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Pregel에서 동작하는 효율적인 그래프 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 기법에서는 그래프 내의 클러스터들 간의 유사도를 Min-Hash를 이용하여 효과적으로 추정 하고, 추정된 유사도를 기반으로 클러스터링을 수행한다. 실세계 데이터를 이용한 실험에서 본 논문에서 기존 그래프 클러스터링 알고리즘과 비교를 통해 본 논문에서 제안하는 기법의 효율성과 확장성을 입증하였다.
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