2019 Fiscal Year Research-status Report
Real Time Graph Query Processing on Massively Parallel Environment
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18K18057
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
塩川 浩昭 筑波大学, 計算科学研究センター, 助教 (90775248)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | データベース / 問合せ / グラフ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題の目的は実世界の大規模グラフデータに対する超並列処理環境での効率的な問合せ処理手法を開発することである．本研究期間を通じて，実世界の
グラフデータが持つ構造特性と並列処理アーキテクチャの両面を考慮することで，グラフデータに対する効果的な並列処理プリミティブを開発し，これらのプリ
ミティブを用いた高速なグラフ問合せ処理手法を構築する．特に本研究期間では申請時の研究計画に従い，昨年度の成果であるグラフ並列処理におけるプリミティブなデータ操作に基づいた高性能なグラフ問合せ処理アルゴリズムの開発を進めた．具体的には並列処理環境において(1)分散並列クラスタ検索手法ならびに (2)コミュニティ問合せ手法の高性能化の2点に着手した．
(1)では，多種類のノードを持つヘテロジニアスグラフを対象としたクラスタ検索手法RankClusの高速化を行った．RankClusはランキングとクラスタリングを繰り返し行い，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部分グラフを作成し，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計算時間が膨大になる問題点がある．本研究期間では，RankClusの差分更新法を提案するとともに並列化を行うことで，精度を落とさず性能の大幅向上を達成した．
(2)では，属性付きグラフを対象とした高速なコミュニティ問合せ手法の開発を行った．コミュニティ検索は問合せに対して特定の評価関数の値を最大化するコミュニティを見つけ出すグラフ分析手法であるが，従来提案された検索手法は大規模なデータに対して大きな実行時間を要する．本研究期間ではビームサーチにおける近傍解の高速列挙法を提案し，先行研究と同程度の精度を示しつつ，最大約 500 倍高速であることを確認した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
申請時の計画以上に進捗している．本年度は研究計画に従い，グラフ並列処理におけるプリミティブなデータ操作を用いた高性能なグラフ問合せ処理アルゴリズムの開発を進め，数件の論文出版に至っている．本年度はさらに研究計画を先取りし，開発したアルゴリズムのソフトウェア化についても着手している．ゆえに，計画以上に進捗していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後についても申請時の計画に従い研究を遂行する．昨年度開発したグラフ並列処理プリミティブはコミュニティ検索やコミュニティ問合せについても一定の効果があることが本研究期間で明らかとなった．次年度も引き続き，グラフ問合せ処理を中心に超並列化手法の開発を進めるとともに，研究計画に従い開発したアルゴリズムのソフトウェア化も進める．
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| Causes of Carryover |
COVID-19の影響により参加を予定していた国際会議，国内会議が5件が全てオンライン開催となったため．
次年度も国際会議，国内会議が開催不可となる恐々の継続が予測されるため、当該研究費を論文誌投稿費用，論文校閲費用等に当てるよう計画をしている．
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Research Products
(6 results)
