| 講演名 | 2021-05-28 動的グラフにおけるランダムウォークを用いたPersonalized PageRankの追従性能に関する評価 山下 剛志(慶大), 金子 晋丈(慶大), |
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| 抄録(和) | 様々なサービスが管理するグラフを結合することで複数のサービスがグラフを横断的に利用することが可能な自律分散グラフとなる.自律分散グラフにおいて管理外のグラフ情報を取得するには，ランダムウォーク(RW)が一般的である．また，RWによって演算可能なグラフ指標として，任意の起点ノードに対して各ノードの重要度を定量化するPersonalized PageRank(PPR)がある．PPR クエリのたびに RW を実行することはコストが高く，RWの事前実行によりPPRを計算することが求められる．しかし，グラフ更新後に更新前に実行したRW結果をどの程度活用できるか不明である．そこで本研究は，グラフ更新時にどの程度PPRの値が変化するか，またPPRを正しく推定するためにはどのノードでどの程度RW結果を更新する必要があるかを定量的に明らかにすることを目的とする．実世界のWebグラフを用いて評価した結果，次数が低い起点ノードの隣接ノードでの更新や起点ノード周辺での局所的なグラフ更新が発生すると，最大40%のRW結果を更新する必要があることが分かった． |
| 抄録(英) | By combining graphs managed by multiple services, we can create an autonomous distributed graph that enables multiple services to traverse the graph. In autonomous distributed graphs, a random walk (RW) is commonly used to obtain non-managed graph information. As a graph metric that can be computed by RW, Personalized PageRank (PPR) quantifies the importance of each node with respect to an arbitrary source node. Executing RW for every PPR query is expensive, thus it is required to calculate PPR by pre-executing RW. However, after updating the graph, it is not clear how much of the RW results executed before the update can be utilized. In this study, we aim to quantify how much the PPR values change, and how much pre-executed random walks need to be updated, when graph is updated. We evaluated using real-world Web graphs and found that up to 40% of the pre-executed random walks need to be updated, when a single adjacent node of a low-degree source node is updated, or neighborhood of a source node is updated intensively. |
| キーワード(和) | 動的グラフ / ランダムウォーク / Personalized PageRank |
| キーワード(英) | Dynamic Graph / Random Walk / Personalized PageRank |
| 資料番号 | IN2021-5 |
| 発行日 | 2021-05-20 (IN) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS / IN |
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| 開催期間 | 2021/5/27(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | アドホック・センサネットワーク・MANET，モバイルネットワーク，M2M・IoT通信制御，無線LAN(Wi-Fi)，IEEE802.15(ZigBee)及び一般 |
| テーマ（英） | Ad-Hoc/Sensor Networks/MANET, Mobile Networks, M2M/IoT Communications, Wi-Fi, IEEE802.15(ZigBee) and others |
| 委員長氏名（和） | 岡本 英二(名工大) / 石田 賢治(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Eiji Okamoto(Nagoya Inst. of Tech.) / Kenji Ishida(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 児島 史秀(NICT) / 西村 寿彦(北大) / 旦代 智哉(東芝) / 波戸 邦夫(インターネットマルチフィード) |
| 副委員長氏名（英） | Fumihide Kojima(NICT) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Tomoya Tandai(Toshiba) / Kunio Hato(Internet Multifeed) |
| 幹事氏名（和） | 山本 哲矢(パナソニック) / 村岡 一志(NEC) / 小畑 博靖(広島市大) / 樫原 俊太郎(KDDI総合研究所) / 谷口 展郎(NTT) / 星野 文学(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Kazushi Muraoka(NEC) / Hiroyasu Obata(Hiroshima City Univ.) / Shuntaro Kashihara(KDDI Research) / Noburo Taniguchi(NTT) / Fumitaka Hoshino(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) |
| 幹事補佐氏名（英） | Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Information Networks |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 動的グラフにおけるランダムウォークを用いたPersonalized PageRankの追従性能に関する評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Evaluation of Tracking Performance of Personalized PageRank Using Random Walk in Dynamic Graphs |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 動的グラフ / Dynamic Graph |
| キーワード(2)（和/英） | ランダムウォーク / Random Walk |
| キーワード(3)（和/英） | Personalized PageRank / Personalized PageRank |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山下 剛志 / Tsuyoshi Yamashita |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 金子 晋丈 / Kunitake Kaneko |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-05-28 |
| 資料番号 | IN2021-5 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | IN-42 |
| ページ範囲 | pp.25-30(IN), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-05-20 (IN) |