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  Big Graph Mining

 

 

 

 

 

 

 강 유 교수 (KAIST)
 
약력: 강 유 교수는 현재 KAIST 전산학과의 조교수로 재직 중이다.

         그는 2012년 Carnegie Mellon University에서 박사 학위를, 2003년 서울대학교에서 석사 학위를 취득하였다. 그는 2013 SIGKDD Doctoral Dissertation Award, 2013 MSRA New Faculty Award와 두 개의 최우수 논문상을 탔으며 20개 이상의 논문을 주요 데이터 마이닝/데이터 베이스 학회/저널에 출판하였고 4편의 미국 특허를 출원하였다. 그의 연구 분야는 대용량 그래프 마이닝이다.

 

제목

Big Graph Mining

요약

월드 와이드 웹(WWW), 바이오 네트워크, 소셜 네트워크 등 다양한 분야에서 그래프 데이터들이 쓰이고 있다. 이러한 그래프 데이터의 크기는 급속도로 증가하고 있으며 수십억 개 이상의 노드와 연결선을 갖으며 테라 바이트 이상의 크기를 갖는 그래프가 점점 늘어나고 있다. 이러한 대용량 그래프는 어떠한 패턴을 가지고 있을까? 대용량 그래프를 분석하기 위한 툴은 무엇이며, 그러한 툴을 이용하여 그래프 마이닝 문제를 어떻게 효율적으로 풀 수 있을까? 수십억 개 이상의 노드와 연결선을 갖는 그래프를 처리할 수 있도록 기존 알고리즘의 확장성을 어떻게 증가시킬 수 있을까? 본 발표에서는 이러한 질문에 대한 답을 제공하기 위하여 대용량 그래프 마이닝의 이론, 구현, 발견에 대한 내용을 설명한다.

 

 
 
 
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