합성 개체 연관 기반 그래프 추출 기법
A Graph Extraction Technique Based on Composite Entity Linkages
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초록
많은 애플리케이션에서는 관계형 데이터베이스(Relational Database, RDB)에 저장된 데이터를 바탕으로 사용자나 고객에 대한 인사이트를 얻기위해 노력하고 있다. RDB에는 데이터베이스 스키마를 통해 직접 드러나는 명시적 개체 연관뿐만 아니라, 명시적 개체 연관들로부터 간접적으로추출될 수 있는 내재적 개체 연관들도 포함되어 있다. 인사이트를 발견하기 위해서는 이러한 내재적 개체 연관을 추출할 필요가 있지만, 내재적개체 연관을 어떻게 효과적으로 추출할 것인가에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 또한, RDB를 그래프 데이터베이스(Graph Database)로이관하는 기법들도 제안되었으나, 이러한 기법들은 명시적 개체 연관만을 추출한다. 따라서, 본 논문에서는 가중치 개체 연관과 그것의 릴레이션표현인 ε-릴레이션, 그리고 가중치 연관 합성 연산을 정의하고, 이를 바탕으로 내재적 개체 연관을 도출하는 기법을 제안한다. 또한 사례를 통해이 기법을 사용하여 데이터베이스로부터 그래프를 추출하고 가시화하는 방법을 설명한다.
Abstract
Many applications make efforts to gain insights about users or customers based on data in relational databases (RDBs). RDBs containnot only explicit entity linkages exposed through the database schema, but also inherent entity linkages that can be indirectly extractedfrom explicit entity linkages. In order to discover insights, it is necessary to extract these inherent entity linkages, but there has notbeen much research on how to effectively extract inherent entity linkages. In addition, techniques for transferring RDBs to graph databaseshave been proposed, but these techniques only extract explicit entity linkages. Therefore, in this paper, weighted entity linkage and itsrelational representation, ε-relation are defined, and a technique with the weighted linkage composition operation is proposed for derivinginherent entity linkages. Finally, an example is demonstrated to show how to extract a graph from a database using this technique.