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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-31 14:40 ランダムウォーク制御による高速なパーソナライズグラフ要約 ○名取和玖・岡松紀伸・山下剛志・金子晋丈（慶大）  IN2025-14 |
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| 抄録 | （和） | グラフを要約するとエッジ数を削減できる一方で，大まかな解析が行われるため解析精度が低下する．ユーザーの興味ノードに応じてグラフをパーソナライズ要約すれば，パーソナライズ解析の精度への影響が少ないまま，エッジ数を削減できる．しかし既存手法のPeGaSuSは事前演算ができず，興味ノードに応じてグラフ全体にわたる計算が必要なため，パーソナライズ要約に時間がかかる問題がある．そこで本研究では事前演算が可能なように，パーソナライズ要約の方式を変更して高速化を図る．具体的には要約グラフの一部を対応する元グラフに置き換えることでパーソナライズ要約を実現し，要約グラフと元のグラフの対応付けを事前に計算しておくことで高速化を実現する．実世界のグラフを用いてパーソナライズ要約の実行時間を評価した結果，提案手法はPeGaSuSと比べ最大で約$3.14 times 10^5$倍高速であることが明らかになった． |
| （英） | A summary graph is used for the space cost reduction of graph analysis, however, it leads to the lower accuracy of the analysis because it performs a rough analysis. To summarize a graph with personalization according to the interest of the user, we can reduce the space cost of the graph analysis while having little impact on the accuracy of the analysis. The existing method, PeGaSuS, requires a computation over the entire graph for each interest node to create a personalized summary graph, which leads to a long computation time. To address this problem, we propose a method that changes the way of personalized summarization to enable pre-computation and achieve fast personalized summarization. The method generates a personalized summary graph by replacing part of the summary graph with the original graph according to the interest node of the user, and calculates the correspondence between the summary graph and the original graph in advance to speed up the computation. We evaluated the execution time of personalized summarization using real-world graph datasets, and showed that our method is up to $3.14 times 10^5$ times faster than PeGaSuS. | |
| キーワード | （和） | グラフ / グラフ要約 / パーソナライゼーション / ランダムウォーク / / / / |
| （英） | Graph / Graph Summarization / Personalization / Random Walk / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 137, IN2025-14, pp. 19-24, 2025年7月. | |
| 資料番号 | IN2025-14 | |
| 発行日 | 2025-07-24 (IN) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2025-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS IN |
| 開催期間 | 2025-07-31 - 2025-08-01 |
| 開催地（和） | 北海道大学 FMI フード＆メディカルイノベーション国際拠点 |
| 開催地（英） | Global Research Center for Food & Medical Innovation, Hokkaido Univ |
| テーマ（和） | ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Future Network, Cloud/SDN/Virtualization, Contents Delivery/Contents Exchange, and others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2025-07-CCS-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ランダムウォーク制御による高速なパーソナライズグラフ要約 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fast Personalized Gragh Summarization by Random Walk Control |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | グラフ / Graph |
| キーワード(2)（和/英） | グラフ要約 / Graph Summarization |
| キーワード(3)（和/英） | パーソナライゼーション / Personalization |
| キーワード(4)（和/英） | ランダムウォーク / Random Walk |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 名取 和玖 / Kazuhisa Natori / ナトリ カズヒサ |
| 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/ヨミ） | 岡松 紀伸 / Kishin Okamatsu / オカマツ キシン |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山下 剛志 / Tsuyoshi Yamashita / ヤマシタ ツヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金子 晋丈 / Kunitake Kaneko / カネコ クニタケ |
| 第4著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-31 14:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2025-14 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.137 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-24 (IN) |
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