2. 1. High Quality, Scalable and
Parallel Community Detection
for Large Real Graphs
• 並列処理に適したグラフクラスタリング (コミュニティ
検出) アルゴリズム
2. Dynamic and Historical Shortest-
Path Distance Queries on Large
Evolving Networks by Pruned
Landmark Labeling
• 変化するグラフ上における最短経路クエリと最短距
離の時間変化に対するクエリの高速化
2
3. 1. High Quality, Scalable and
Parallel Community Detection
for Large Real Graphs
• 並列処理に適したグラフクラスタリング (コミュニティ
検出) アルゴリズム
2. Dynamic and Historical Shortest-
Path Distance Queries on Large
Evolving Networks by Pruned
Landmark Labeling
• 変化するグラフ上における最短経路クエリと最短距
離の時間変化に対するクエリの高速化
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4. High Quality, Scalable and
Parallel Community Detection
for Large Real Graphs
A. Prat-Pérez (カタルーニャ工科大),
D. Dominguez-Sal, J. Larriba-Pey
• グラフクラスタリングアルゴリズムの提案
• 目的関数として Weighted Community
Clustering (WCC) [Prat-Pérez+ CIKM’12] を使用
• クラスタ中にある「三角形」の数を基準とする
• 並列処理と WCC の近似計算により高速化
• スライド中の図表は著者の発表スライドから引用
• https://www.dama.upc.edu/publications/WWW2014.pdf
4
22. 1. High Quality, Scalable and
Parallel Community Detection
for Large Real Graphs
• 並列処理に適したグラフクラスタリング (コミュニティ
検出) アルゴリズム
2. Dynamic and Historical Shortest-
Path Distance Queries on Large
Evolving Networks by Pruned
Landmark Labeling
• 変化するグラフ上における最短経路クエリと最短距
離の時間変化に対するクエリの高速処理手法
22