[논문 리뷰] Survey and Taxonomy of Lossless Graph Compression and Space-Efficient Graph Representations

Maciej Besta, Torsten Hoefler|arXiv (Cornell University)|2018. 06. 05.

Graph Theory and Algorithms참고 문헌 427인용 수 64

한 줄 요약

이 논문은 손실 없는 그래프 압축과 공간 효율 표현에 대한 포괄적 조사와 분류를 제시하며, 다양한 그래프 유형과 목적에 적합한 체계 선택을 돕기 위해 세 차원으로 구성되어 있다.

ABSTRACT

Various graphs such as web or social networks may contain up to trillions of edges. Compressing such datasets can accelerate graph processing by reducing the amount of I/O accesses and the pressure on the memory subsystem. Yet, selecting a proper compression method is challenging as there exist a plethora of techniques, algorithms, domains, and approaches in compressing graphs. To facilitate this, we present a survey and taxonomy on lossless graph compression that is the first, to the best of our knowledge, to exhaustively analyze this domain. Moreover, our survey does not only categorize existing schemes, but also explains key ideas, discusses formal underpinning in selected works, and describes the space of the existing compression schemes using three dimensions: areas of research (e.g., compressing web graphs), techniques (e.g., gap encoding), and features (e.g., whether or not a given scheme targets dynamic graphs). Our survey can be used as a guide to select the best lossless compression scheme in a given setting.

연구 동기 및 목표

• 큰 그래프를 압축하여 처리 속도를 높이고 I/O 및 메모리 부담을 줄일 필요성을 촉진한다.
• 손실 없는 그래프 압축 기술과 표현에 대한 포괄적인 조사화를 제공한다.
• 연구 영역, 기법 및 특징으로 구성된 체계를 개발한다.
• 선정된 연구들의 핵심 아이디어와 형식적 기초를 설명하여 이해를 돕는다.
• 다양한 설정에서 적절한 압축 방식의 선택에 대한 지침을 제공한다.

제안 방법

• 손실 없는 그래프 압축과 공간 효율 표현의 영역을 조사한다.
• 기존의 체계를 포괄적인 분류학으로 분류한다.
• 선정된 연구의 핵심 아이디어와 가능하면 형식적 기초를 설명한다.
• 연구 영역, 기법, 특징의 세 차원으로 압축 기법의 공간을 설명한다.
• 주어진 설정에 대해 최적의 손실 없는 압축 기법을 선택하는 가이드로 조사를 제시한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현재 연구에서 주요한 손실 없는 그래프 압축 기법과 표현은 무엇인가?
• RQ2 이러한 기법들은 연구 영역, 기법, 특징에 따라 어떻게 다르게 나타나는가?
• RQ3 주요 압축 방법을 지지하는 형식적 원칙은 무엇인가?
• RQ4 연구자들이 특정 그래프 처리 시나리오에 가장 적합한 압축 기법을 어떻게 선택할 수 있는가?

주요 결과

• 손실 없는 그래프 압축 기술과 공간 효율 표현에 대한 포괄적인 조사를 제공한다.
• 연구 영역, 기법, 특징의 세 차원에 기반한 분류체계를 도입한다.
• 선정된 연구들의 핵심 아이디어와 형식적 기초를 논의한다.
• 다양한 설정에서 적절한 압축 기법 선택에 대한 지침을 제공한다.