MapReduce를 이용한 효율적인 유사도 기반 그래프 질의 처리 기법

그래는 생물학, 화학, 사회 계망 데이터 등 복잡한 구조의 데이터를 모델링하는데 리 사용되는 자료구조이다. 이러한 그래 데이터에서 서로 유사한 데이터를 찾아내는 것은 매우 다양한 응용에서 필수으로 요구되는 작업이 다. 본 논문에서는 화학 그래에 을 맞추어, 필터링-검증 임워크 기반의 유사도 기반 그래 질의 처리 기 법을 제안한다. 계산량이 많은 그래 데이터의 특징에 맞는 필터링 방법을 제안하고, 후보 그래들을 효율으로 검증하기 한 기법을 제안한다. 한, 규모 데이터에서 실시간 분석이 가능할 수 있도록 MapReduce를 이용 하는 분산처리 기법을 제안하고, 실 데이터에 한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 유사도 기반 그래 질의 처리의 성능을 크게 개선함을 입증한다.