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초록·키워드
시간 그래프의 여러 스냅샷에서 연속하여 발생하는 서브그래프 패턴을 탐색하기 위해 지속 가능한 서브그래프 매칭 기법들이 제안되었다. 그러나 매칭 후보 선정 과정에서 시간 그래프 전체 범위 탐색으로 인한 동형성 검사 처리 비용이 증가한다. 또한 질의 분해 단계에서 시간 그래프의 특성을 고려하지 않고 분해하여 불필요한 후보가 다수 생성되는 문제점이 있다. 본 논문은 시간 그래프에서 효율적인 지속 가능한 서브그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 초기 스냅샷 병합 시 필터를 적용해 지속 가능한 서브그래프가 될 수 없는 간선을 조기에 제거하여 후보 선정 단계에서 탐색 범위를 축소한다. 또한 질의 분해 단계에서 시간 그래프 특성을 반영한 선택률 수식을 통해 적은 후보를 갖도록 질의를 분해하여 전체 처리 속도를 높인다. 다양한 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 TD-트리 대비 최대 약 2.2배, TiNLA 대비 최대 약 15배 빠른 처리 성능을 보이며 지속 가능한 서브그래프 매칭에서의 효율성을 입증한다.
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