[논문 리뷰] GraphVista: Interactive Exploration Of Large Graphs

Marcus Paradies, Michael Rudolf외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 06. 01.

Graph Theory and Algorithms참고 문헌 12인용 수 4

한 줄 요약

GraphVista는 즉각적인 시각적 탐색과 임시 쿼리의 유기적 통합을 통해 사용자가 사전 스키마 지식 없이도 대규모 그래프를 탐색할 수 있도록 하는 상호작용 기반 그래프 탐색 파라다임을 도입한다. '그래프 쿼리 브레이크포인트'(부분 쿼리 결과로, 상호작용 탐색의 진입점으로 기능하는 것)를 사용함으로써 GraphVista는 인지 부하를 줄이고, 동적 시각화와 그래프 북마크를 통해 복잡한 그래프 데이터에 대한 반복적이고 직관적인 분석을 지원한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 사용자가 복잡한 그래프 쿼리 언어를 숙련할 필요 없이 스키마가 알려지지 않은 대규모 그래프 데이터셋을 탐색하는 데 도전하는 것.
• 실행 후에만 전체 결과를 반환하는 전통적인 즉각 쿼리 파라다임의 한계를 극복하여 사용자 피드백을 지연시키지 않는 것.
• 부분 쿼리 결과에서 그래프 구조를 상호작용적으로 탐색함으로써 복잡한 데이터에서 통찰을 발견하는 데 도움이 되는 것.
• 중간 결과에서 분석을 재개할 수 있도록 허용하는 그래프 북마크를 통해 반복적 탐색을 지원하는 것.
• 다양한 기기, 특히 모바일 플랫폼에서도 사용 가능하고 대규모 그래프에서 효율적으로 작동하는 시스템을 설계하는 것.

제안 방법

• 임시 쿼리 실행 후 첫 번째 일치 결과가 정지되는 새로운 쿼리 파라다임을 도입하여, 이를 상호작용 탐색을 위한 '그래프 쿼리 브레이크포인트'로 제시하는 것.
• 인터페이스를 두 개의 패널로 분리: 초기 쿼리를 정의하는 드라이버 쿼리 패널과 시각적 탐색을 위한 상호작용 쿼리 패널.
• 대규모 그래프에서 전체 데이터를 로드하지 않고도 성능을 유지하기 위해 정점 이웃 및 속성의 온디맨드 로딩을 사용하는 것.
• 중간 결과를 저장할 수 있는 그래프 북마크를 구현하여 사용자가 나중에 다시 돌아와 탐색을 확장할 수 있도록 하는 것.
• 모든 기기, 특히 모바일 플랫폼에서도 사용 가능한 브라우저 기반 아키텍처와 제스처 지원을 활용하는 것.
• 정점과 간선을 테이블에 저장하고 인접 리스트를 유지하여 효율적인 탐색을 지원하는 관계형 백엔드(Graphite)와 통합하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자가 그래프 쿼리 언어에 대한 사전 지식 없이도 스키마가 알려지지 않은 대규모 그래프를 효과적으로 탐색할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 사용자 인지 부하를 최소화하면서도 효율적이고 반복적인 그래프 데이터 탐색을 가능하게 하는 상호작용 모델은 무엇인가?
• RQ3 완전한 결과를 미리 확보하지 않더라도, 즉각 쿼리 결과를 동적 탐색 진입점으로 활용할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ4 다중 세션 또는 반복 작업 간에 지속적이고 상태 기반의 탐색을 지원하는 메커니즘은 무엇인가?
• RQ5 정보 밀도가 높은 대규모 그래프를 시각화할 때 성능을 유지를할 수 있는 방법은 무엇인가?

주요 결과

• GraphVista는 370만 개의 정점과 2100만 개의 간선을 가진 LDBC 소셜 네트워크 벤치마크와 같은 대규모 그래프를 스키마 지식이나 쿼리 언어 숙련도 없이도 성공적으로 탐색할 수 있다.
• 첫 번째 일치 결과를 즉각적으로 시각적으로 점검할 수 있도록 함으로써 사용자의 인지적 부담을 줄이고, 이후 상호작용 탐색의 기반으로 활용한다.
• 정점 이웃과 속성의 온디맨드 로딩을 통해 전체 그래프를 한 번에 로드하거나 렌더링할 필요 없이 효율적인 성능을 유지한다.
• 그래프 북마크를 통해 사용자는 중간 결과를 저장하고 나중에 다시 돌아와 탐색을 확장할 수 있어 반복적이고 비선형적인 분석 워크플로우를 지원한다.
• 브라우저 기반의 제스처 친화적 인터페이스 덕분에 데스크톱 및 모바일 기기에서 모두 효과적으로 사용 가능해 접근성을 향상시켰다.
• 즉각 쿼리와 시각적 탐색이 번갈아 실행되어 기존의 쿼리-결과 주기와 비교해 더 직관적이고 반응성이 뛰어난 사용자 경험을 제공한다.