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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
류충모 (한국과학기술원) 서정혁 (한국과학기술원) 김명호 (한국과학기술원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제8호
발행연도
2017.8
수록면
492 - 497 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2017.23.8.492

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

대용량 하이퍼그래프에 대한 효율적인 탐색 기법과 분석에의 응용
류충모 ,  서정혁 ,  김명호 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2017.08 학술저널

2016

대용량 하이퍼그래프에 대한 효율적인 BFS, DFS 탐색 기법
류충모 ,  서정혁 ,  김명호 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료

초록· 키워드

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하이퍼그래프는 노드와 여러 노드를 연결할 수 있는 하이퍼에지로 구성된다. 하이퍼그래프 분석을 위해 그래프 기본 연산 중 그래프 탐색을 사용할 수 있다. 일반 그래프에 사용되는 DFS, BFS 탐색방법을 하이퍼그래프에 그대로 적용하였을 시 여러 노드를 연결하는 하이퍼에지의 특성을 고려하지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 하이퍼그래프를 위한 DBMS인 hypergraphDB에 저장 된 그래프 탐색 시 에지 단위로 탐색 여부를 판단하는 방법을 제안하고, 제안 탐색 방법을 응용한 하이퍼그래프 분석 실험을 수행하였다. 실험을 통해 일반 그래프의 탐색 기법을 적용한 경우 보다 빠른 속도와 보다 적은 DB 접근 횟수로 그래프 분석 작업을 수행함을 보인다.
#하이퍼그래프 #그래프 분석 #그래프 탐색 #깊이우선탐색 #너비우선탐색 #Hypergraph #Graph analysis #Graph traversal #Breadth-first-search #Depth-first-search

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
D. Zhou, J. Huang, and B. Scholkopf, Learning with Hypergraphs: Clustering, Classification, and Embedding, NIPS, Vol. 19, pp. 1633-1640, 2006. E. Ganea, and M. Brezovan, An Hypergraph Object Oriented Model for Image Segmentation and Annoation, Proc. IMCSIT, pp. 695-701, 2010. B. Iordanov, HypergraphDB: a generalized graph database, Proc. International Conference on Webage Information Management, pp. 25-36, 2010. S. Agarwal, K. Branson, and S. Belongie, Higher order learning with graphs, Proc. International Conference on Machine Learning, pp. 17-24, 2006. [Online]. Available: http://konect.uni-koblenz.de/networks/dblp_coauthor

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