[論文レビュー] GraphVista: Interactive Exploration Of Large Graphs

Marcus Paradies, Michael Rudolf+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 1, 2015

Graph Theory and Algorithms参考文献 12被引用数 4

ひとこと要約

GraphVista は、一時的な照会とリアルタイムの視覚的ナビゲーションをシームレスに統合するインタラクティブなグラフ探索パラダイムを導入し、事前のスキーマ知識がなくても大規模なグラフを探索できるようにする。『グラフ照会ブレークポイント』—部分的な照会結果であり、インタラクティブな探索の入り口として機能するもの—を用いることで、認知的負荷を軽減し、動的視覚化とグラフブックマークを介して、複雑なグラフデータに対する反復的で直感的な分析を支援する。

ABSTRACT

The potential to gain business insights from graph-structured data through graph analytics is increasingly attracting companies from a variety of industries, ranging from web companies to traditional enterprise businesses. To analyze a graph, a user often executes isolated graph queries using a dedicated interface---a procedural graph programming interface or a declarative graph query language. The results are then returned and displayed using a specific visualization technique. This follows the classical ad-hoc Query$ ightarrow$Result interaction paradigm and often requires multiple query iterations until an interesting aspect in the graph data is identified. This is caused on the one hand by the schema flexibility of graph data and on the other hand by the intricacies of declarative graph query languages. To lower the burden for the user to explore an unknown graph without prior knowledge of a graph query language, visual graph exploration provides an effective and intuitive query interface to navigate through the graph interactively. We demonstrate GRAPHVISTA, a graph visualization and exploration tool that can seamlessly combine ad-hoc querying and interactive graph exploration within the same query session. In our demonstration, conference attendees will see GRAPHVISTA running against a large real-world graph data set. They will start by identifying entry points of interest with the help of ad-hoc queries and will then discover the graph interactively through visual graph exploration.

研究の動機と目的

• 大規模でスキーマが不明なグラフデータセットを、複雑なグラフ照会言語を習得する必要なく探索する課題に対処すること。
• 実行後にのみ完全な結果を返す従来の一時的照会パラダイムの限界を克服し、ユーザーへのフィードバックを遅らせるのを防ぐこと。
• 部分的な照会結果からグラフ構造をインタラクティブに探索できるようにし、複雑なデータからのインサイトの発見を向上させること。
• 中間結果から分析を再開できるグラフブックマークを通じて、反復的探索を支援すること。
• 多様なデバイス、特にモバイルプラットフォームを含む環境でも使用可能で、大規模グラフ上で効率的に動作するシステムを設計すること。

提案手法

• 一時的照会の実行後に最初の一致結果を一時停止し、それをインタラクティブな探索の入り口として機能させる『グラフ照会ブレークポイント』として提示する、画期的な照会パラダイムを導入すること。
• インターフェースを二つのパネルに分離：初期照会の定義に使用するドライバ照会パネルと、視覚的探索に使用するインタラクティブ照会パネル。
• 大規模なグラフ上で全データを事前にロードしないように、頂点の近隣領域と属性をオンデマンドで読み込むことでパフォーマンスを管理すること。
• 中間結果を保存できるグラフブックマークを実装し、後で再開・拡張できるようにすることで、探索を反復的に行えるようにすること。
• モバイルデバイスを含むさまざまなデバイスでの使用を確保するため、ブラウザベースのアーキテクチャにジェスチャー操作を統合すること。
• 頂点とエッジをテーブルに格納し、効率的な移動を維持するための隣接リストを保持するリレーショナルバックエンド（Graphite）と統合すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーがグラフ照会言語の知識を持たないまま、大規模でスキーマが不明なグラフを効果的に探索するにはどうすればよいか？
• RQ2 ユーザーの認知的負荷を最小限に抑えながら、効率的で反復的なグラフデータの探索を可能にするインタラクションモデルは何か？
• RQ3 完全な結果を取得する必要なく、一時的照会結果を動的エントリポイントとして視覚的探索に活用するにはどうすればよいか？
• RQ4 複数回のセッションや反復プロセスにわたって、永続的で状態保持された探索をサポートするメカニズムは何か？
• RQ5 情報密度の高い大規模なグラフを視覚化する際、パフォーマンスを維持するにはどうすればよいか？

主な発見

• GraphVista は、370万頂点と2100万エッジを有する LDBC ソーシャルネットワークベンチマークのような大規模なグラフを、スキーマ知識や照会言語の熟練がなくても効果的に探索可能であることを実証した。
• 最初の一致結果を即座に視覚的に確認できるため、ユーザーの認知的負荷が軽減され、それがインタラクティブな探索の出発点として機能する。
• 頂点の近隣領域と属性をオンデマンドで読み込むことで、グラフ全体を一度にロードまたはレンダリングする必要がなくなり、パフォーマンスが効率的になる。
• グラフブックマークにより、ユーザーは中間結果を保存し、後で再開・拡張できるため、反復的で非線形な分析ワークフローをサポートできる。
• ブラウザベースでジェスチャーに配慮したインターフェースにより、デスクトップおよびモバイルデバイスの両方で効果的に使用可能となり、アクセシビリティが向上した。
• 一時的照会と視覚的探索を交互に実行することで、従来の照会-結果サイクルと比較して、より直感的で応答性の高いユーザー体験が実現された。