@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00199035,
 author = {楠, 和馬 and 波多野, 賢治},
 issue = {11},
 month = {Sep},
 note = {グラフは節点と関係辺で構成されるデータ構造であり，ソーシャルネットワークや知識ベース，電子商取引履歴などのデータ内に存在する関係性を取り扱うデータの表現に多く利用されている．しかしそれらグラフデータの問合せや分析には，データベースに格納されている関係性を辿る （以下，グラフ走査） ことで NP 完全問題である部分グラフ抽出を行う必要がある．これにより，データベースのデータ量に依存せずグラフ走査を一定の処理コストで行うことができるネイティブグラフデータベース (以下，GDB) においても，関係辺を辿る回数が多くなるほどグラフ走査性能がスケールしない問題が生じる．この原因の一つとして，グラフ走査において複数の関係辺を一問合せにおいて発生する際に，ネイティブ GDB では不要な節点でもグラフを展開するために一度読み込む必要がある，といった冗長さにある．したがって，複数の関係辺を辿らずに直接的に目的の節点への経路を辿ることが可能になれば，節点読込みやグラフ走査回数の少ない効率的なグラフ走査を行うことができる．そこで本稿では，データベース内に含まれている同一関係性の連なりを記録しネイティブ GDB で管理することで，効率的なグラフ走査の補助方法を提案する．},
 title = {ネイティブグラフデータベースにおける再帰的走査の効率化に向けた経路管理方法の提案},
 year = {2019}
}