大規模グラフに対する逐次的なノードの枝刈りを用いたRankClusの高速化

情報処理学会

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グラフ分析手法の一つであるRankClusはランキングとクラスタリングを統合し,相互に補完することで従来の手法より正確で効率的な分析を可能にした手法である.しかし,RankClusはグラフに含まれるクラスタの数だけサブグラフを作成し,全てに対してランキングとクラスタリングを実行する必要があり,大規模グラフにおいて計算時間が膨大となってしまう.そこで本稿では大規模グラフに対するRankClusを高速化するアルゴリズムを提案する.提案手法では,重要度が著しく低いノードを逐次的に計算対象から枝刈りすることでRankClusの高速化を図る.本稿では提案手法の概要と性能評価の結果について述べる.

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