하이퍼그래프 데이터베이스에서 구조 인덱스를 활용한 효율적인 동형 서브그래프 검색

Abstract

그래프는 실세계의 객체 간 관계를 모델링 할 수 있으며, 관계들을 분석하는 데 사용된다. 하이퍼그래프는 그래프의 일반화된 모델로서 하나의 하이퍼에지가 2개 이상의 객체가 참여하는 관계를 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 데이터 하이퍼그래프에서 질의 그래프와 동형인 서브그래프를 검색하는 효율적인 방법을 제안한다. 동형 서브그래프 검색의 높은 계산 비용을 줄이기 위해 기존 연구들에서는 각 질의노드 에 대해 정답이 될 수 있는 후보군을 선택하고, 후보들의 조합으로 이루어진 서브그래프와 질의 그래프의 동형성을 검증하여 정답을 반환한다. 본 연구에서는 검색 성능을 높이기 위해, 질의 그래프를 여러 개의 서브그래프로 분해하여 제안하는 구조 인덱스로 각 서브그래프의 후보를 찾고, 제안하는 검색 알고리즘으로 서브그래프 동형성을 검증한다. 실제 데이터셋을 이용한 실험에서 제안 연구는 기존 연구 대비 검색 응답 속도 측면에서 최소 10배의 성능 향상을 얻었다.