Graph BI & analytics: current state and future challenges

In an increasingly competitive market, making well-informed decisions requires the analysis of a wide range of heterogeneous, large and complex data. This paper focuses on the emerging field of graph warehousing. Graphs are widespread structures that yield a great expressive power. They are used for modeling highly complex and interconnected domains, and efficiently solving emerging big data application. This paper presents the current status and open challenges of graph BI and analytics, and motivates the need for new warehousing frameworks aware of the topological nature of graphs. We survey the topics of graph modeling, management, processing and analysis in graph warehouses. Then we conclude by discussing future research directions and positioning them within a unified architecture of a graph BI and analytics framework.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Mining Traversal Patterns from Weighted Traversals and Graph

실세계의 많은 문제들은 그래프와 그 그래프를 순회하는 트랜잭션으로 모델링될 수 있다. 예를 들면, 웹 페이지의 연결구조는 그래프로 표현될 수 있고, 사용자의 웹 페이지 방문경로는 그 그래프를 순회하는 트랜잭션으로 모델링될 수 있다. 이와 같이 그래프를 순회하는 트랜잭션으로부터 중요하고 가치 있는 패턴을 찾아내는 것은 의미 있는 일이다. 이러한 패턴을 찾기 위한 지금까지의 연구에서는 순회나 그래프의 가중치를 고려하지 않고 단순히 빈발하는 패턴만을 찾는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 알고리즘의 한계는 보다 신뢰성 있고 정확한 패턴을 탐사하는 데 어려움이 있다는 것이다. 본 논문에서는 순회나 그래프의 정점에 부여된 가중치를 고려하여 패턴을 탐사하는 두 가지 방법들을 제안한다. 첫 번째 방법은 그래프를 순회하는 정보에 가중치가 존재하는 경우에 빈발 순회 패턴을 탐사하는 것이다. 그래프 순회에 부여될 수 있는 가중치로는 두 도시간의 이동 시간이나 웹 사이트를 방문할 때 한 페이지에서 다른 페이지로 이동하는 시간 등이 될 수 있다. 본 논문에서는 좀 더 정확한 순회 패턴을 마이닝하기 위해 통계학의 신뢰 구간을 이용한다. 즉, 전체 순회의 각 간선에 부여된 가중치로부터 신뢰 구간을 구한 후 신뢰 구간의 내에 있는 순회만을 유효한 것으로 인정하는 방법이다. 이러한 방법을 적용함으로써 더욱 신뢰성 있는 순회 패턴을 마이닝할 수 있다. 또한 이렇게 구한 패턴과 그래프 정보를 이용하여 패턴 간의 우선순위를 결정할 수 있는 방법과 성능 향상을 위한 알고리즘도 제시한다. 두 번째 방법은 그래프의 정점에 가중치가 부여된 경우에 가중치가 고려된 빈발 순회 패턴을 탐사하는 방법이다. 그래프의 정점에 부여될 수 있는 가중치로는 웹 사이트 내의 각 문서의 정보량이나 중요도 등이 될 수 있다. 이 문제에서는 빈발 순회 패턴을 결정하기 위하여 패턴의 발생 빈도뿐만 아니라 방문한 정점의 가중치를 동시에 고려하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 정점의 가중치를 이용하여 향후에 빈발 패턴이 될 가능성이 있는 후보 패턴은 각 마이닝 단계에서 제거하지 않고 유지하는 알고리즘을 제안한다. 또한 성능 향상을 위해 후보 패턴의 수를 감소시키는 알고리즘도 제안한다. 본 논문에서 제안한 두 가지 방법에 대하여 다양한 실험을 통하여 수행 시간 및 생성되는 패턴의 수 등을 비교 분석하였다. 본 논문에서는 순회에 가중치가 있는 경우와 그래프의 정점에 가중치가 있는 경우에 빈발 순회 패턴을 탐사하는 새로운 방법들을 제안하였다. 제안한 방법들을 웹 마이닝과 같은 분야에 적용함으로써 웹 구조의 효율적인 변경이나 웹 문서의 접근 속도 향상, 사용자별 개인화된 웹 문서 구축 등이 가능할 것이다.Abstract ⅶ Chapter 1 Introduction 1.1 Overview 1.2 Motivations 1.3 Approach 1.4 Organization of Thesis Chapter 2 Related Works 2.1 Itemset Mining 2.2 Weighted Itemset Mining 2.3 Traversal Mining 2.4 Graph Traversal Mining Chapter 3 Mining Patterns from Weighted Traversals on Unweighted Graph 3.1 Definitions and Problem Statements 3.2 Mining Frequent Patterns 3.2.1 Augmentation of Base Graph 3.2.2 In-Mining Algorithm 3.2.3 Pre-Mining Algorithm 3.2.4 Priority of Patterns 3.3 Experimental Results Chapter 4 Mining Patterns from Unweighted Traversals on Weighted Graph 4.1 Definitions and Problem Statements 4.2 Mining Weighted Frequent Patterns 4.2.1 Pruning by Support Bounds 4.2.2 Candidate Generation 4.2.3 Mining Algorithm 4.3 Estimation of Support Bounds 4.3.1 Estimation by All Vertices 4.3.2 Estimation by Reachable Vertices 4.4 Experimental Results Chapter 5 Conclusions and Further Works Reference

Web Mining for Web Personalization

Web personalization is the process of customizing a Web site to the needs of specific users, taking advantage of the knowledge acquired from the analysis of the user\u27s navigational behavior (usage data) in correlation with other information collected in the Web context, namely, structure, content, and user profile data. Due to the explosive growth of the Web, the domain of Web personalization has gained great momentum both in the research and commercial areas. In this article we present a survey of the use of Web mining for Web personalization. More specifically, we introduce the modules that comprise a Web personalization system, emphasizing the Web usage mining module. A review of the most common methods that are used as well as technical issues that occur is given, along with a brief overview of the most popular tools and applications available from software vendors. Moreover, the most important research initiatives in the Web usage mining and personalization areas are presented

Intelligent agents for matching information providers and consumers on the World-Wide-Web

In this paper, we discuss the various issues in designing intelligent software systems to assist world-wide-web users in locating relevant information. We identify a number of key components in such intelligent systems. These include a web document database management system, a client-based goal-directed search engine, an intelligent learning agent which discovers users' topics of interest by studying their browsing behavior, and an intelligent agent which monitors `hot' web sites. We give examples and suggestions on how these components are designed and implemented. We also describe the architecture of a prototype system that integrates the various components.published_or_final_versio

Information Visualization and Visual Data Mining

Data visualization is the graphical display of abstract information for two purposes: sense-making (also called data analysis) and communication. Important stories live in our data and data visualization is a powerful means to discover and understand these stories, and then to present them to others. In this paper, we propose a classification of information visualization and visual data mining techniques which is based on the data type to be visualized, the visualization technique and the interaction and distortion technique. We exemplify the classification using a few examples, most of them referring to techniques and systems presented in this special issue