情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

グラフ分析手法の一つであるObjectRankはデータベース内のオブジェクトに対するキーワード検索を実現する手法であり，近年幅広く利用されている．しかし，ObjectRankは行列ベクトル積を繰り返し計算することでグラフ内の全てのノードの重要度を評価する必要があり，大規模グラフを対象とした際の計算コストが大きいという問題がある．そこで本稿では大規模グラフに対するObjectRankを高速化するアルゴリズムを提案する．提案手法では，重要度が著しく低いノードを逐次的に計算対象から枝刈りすることでObjectRankの高速化を図る．本稿では提案手法の概要と性能評価の結果について述べる．