属性付きコミュニティ検索におけるビームサーチの高速化

コミュニティ検索はグラフ構造から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．従来提案されたビームサーチに基づくコミュニティ検索手法は実世界の大規模なグラフに対して大きな実行時間を要する．これは，ビームサーチの過程において，部分グラフの冪集合を近傍解として繰り返し列挙する必要があることに起因する．そこで本稿ではビームサーチにおける近傍解の高速列挙法を提案する．具体的には，評価関数の極値を導出することで評価関数の高くなる近傍解のみを選択的に列挙する．これにより将来的に棄却される可能性の高い近傍解を早期に枝刈りすることを可能とし，コミュニティ検索の高速化を実現する．本稿では2つの実データセットに対して実行速度とコミュニティ検索精度の評価を行い，提案手法は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．第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2020)日時：2020年3月2日～4日　オンライン開