GN⁺: 그래프 마이닝 라이브러리

(github.com/google)

3P by neo 2023-10-05 | favorite | 댓글 1개

본문은 Google Graph Mining 팀이 개발한 도구들을 포함하는 프로젝트인 Graph Mining Library에 대해 논의합니다.
이 도구들은 그래프 구조를 본질적으로 가지거나 그래프 문제로 공식화 될 수 있는 데이터 마이닝 및 머신 러닝 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다.
이 라이브러리는 수십억 개의 에지를 가진 그래프를 처리할 수 있는 공유 메모리 병렬 클러스터링 알고리즘을 포함하고 있습니다.
이 알고리즘들은 "Poly-Logarithmic Depth에서의 Hierarchical Agglomerative Graph Clustering", "Parallel correlation clustering을 통한 Scalable community detection", "Affinity Clustering: Hierarchical Clustering at Scale", 그리고 "Distributed Balanced Partitioning via Linear Embedding" 등 여러 연구 논문을 기반으로 합니다.
각 논문과 관련된 저장소의 특정 섹션에 대한 링크가 제공됩니다.
질문이나 의견이 있을 경우, 사용자들은 저장소에 이슈를 생성하도록 권장됩니다.
본문은 또한 Bazel을 설치하고 예제를 실행하는 방법을 안내하는 빠른 시작 가이드를 제공합니다.

소셜 네트워크의 부상과 함께 그래프 마이닝이 10년 전에 인기를 끌었습니다.
기하학적 학습, 그래프와 다른 구조에서의 머신러닝 형태, 또한 잠재 디리클레 할당 모델(LMMs)이 더욱 널리 퍼지기 전까지 인기가 있었습니다.
데이터베이스 시스템인 Arangodb는 NetworkX, DeepGraphLibrary, cuGraph, PyG 등 다양한 그래프 라이브러리와 머신러닝 프레임워크와의 통합을 포함합니다.
소프트웨어 빌딩과 테스팅을 자동화하는 도구인 Bazel을 사용하여 라이브러리를 어떻게 구축하는지에 대한 질문이 있습니다.
라이브러리는 그래프 기반 클러스터링 알고리즘을 통합하기 위해 래퍼 또는 확장 라이브러리와 통합될 수 있습니다.
대규모 그래프 처리 시스템인 Pregel과 라이브러리의 관계에 대한 질문이 있습니다.
라이브러리의 잠재적인 용도와 응용 예제에 대한 설명 요청이 있습니다.
라이브러리는 C, C++, Starland로 작성되었으며, Starland이 무엇인지에 대한 질문이 있습니다.
Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS) 및 Linear Algebra Package (LAPACK)와 유사하게 그래프 알고리즘에서의 표준화를 요구하는 목소리가 있습니다.
일부는 라이브러리가 이상 탐지를 위한 통계 그래프 마이닝에 사용될 수 있기를 희망했습니다.