그래프 클러스터링에서의 삼각 구조 활용을 통한 분산 처리 성능 향상 기법

Abstract

그래프 클러스터링은 노드 간 연결성이 높은 노드 집합을 찾는 분석 기법으로, 다양한 분야에서 활용되어 왔다. 누적되는 객체 간 관계 정보가 급격히 증가함에 따라, 그래프의 규모가 방대해지고, 이에 따라 대규모 그래프를 위한 클러스터 분석 방법이 필요하다. 이를 위해 분산 컴퓨팅 환경에서 MapReduce 프레임워크를 이용하여 병렬 처리를 통해 클러스터링을 수행 하는 방법이 제안 되었다. 기존 방법에는 에지로 연결 된 노드 간의 구조적 유사도를 계산하는 과정에서 매우 많은 데이터들이 서로 다른 머신으로 전송되어야 하므로, 네트워크 병목현상이 발생하고, 이는 전체적인 성능 저하를 일으킨다. 본 논문에서는 그래프의 삼각 구조를 이용하여 기존 분산/병렬 클러스터링 기법의 성능을 향상 시킬 수 있는 방법에 대해서 제안하고, 실험을 통해 제안 방법의 효율성을 보인다.