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소셜 네트워크에서의, 사물 간의 상호 작용에 따른 그래프 스트림의 변경에 연동하여,상기 그래프 스트림을 처리하는 데에 소요되는 비용을 예측하는 단계;상기 예측된 비용에 비례하여 상기 그래프 스트림에 대한 변화량을 높게 연산하는 단계;상기 연산된 변화량에 기초하여, 상기 그래프 스트림을 처리하는 기법을 결정하는 단계; 및상기 결정된 처리기법에 따라 상기 그래프 스트림을 처리하여 그래프를 갱신하는 단계로서, 상기 사물을 정점으로 하고, 상기 정점 간을 연결하는 간선으로 구성되는 그래프를, 상기 그래프 스트림의 처리에 기초하여 시간에 흐름에 따라 변화시켜 상기 그래프를 갱신하는 단계를 포함하는 그래프 스트림에서 비용 모델을 이용한 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 변화량이, 선정된 수치 보다 큰 경우,상기 처리하는 기법을 결정하는 단계는,상기 그래프 스트림의 변경에 따라 영향을 받는 그래프의 부분을 탐색하는 단계; 및상기 탐색된 부분과 관련한 그래프 스트림의 일부를 처리하는 점진적 처리 기법(iGAS)을 결정하는 단계를 포함하는 그래프 스트림에서 비용 모델을 이용한 처리 방법
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제3항에 있어서,상기 처리 방법은,상기 그래프 스트림으로부터 프리패치 데이터를 읽어, 캐시에 저장하는 단계; 및상기 캐시에 저장된 프리패치 데이터를 추출하여 상기 점진적 처리 기법으로 처리하고, 상기 처리에 따른 결과 데이터를 상기 캐시에 다시 저장하는 단계를 더 포함하는 그래프 스트림에서 비용 모델을 이용한 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 변화량이, 선정된 수치보다 같거나 작은 경우,상기 처리하는 기법을 결정하는 단계는,상기 그래프 스트림의 전체를 처리하는 정적 처리 기법(GAS)을 결정하는 단계를 포함하는 그래프 스트림에서 비용 모델을 이용한 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 비용을 예측하는 단계는,그래프 갱신의 발생 횟수(θλ), 그래프 갱신시 영향을 받는 정점의 개수(σλ), 실제 재계산되는 영역의 탐색 비용(γλ), 및 실제 처리비용(δλ) 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 비용을 예측하는 단계를 포함하는 그래프 스트림에서 비용 모델을 이용한 처리 방법
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소셜 네트워크에서의, 사물 간의 상호 작용에 따른 그래프 스트림의 변경에 연동하여,상기 그래프 스트림을 처리하는 데에 소요되는 비용을 예측하고, 상기 예측된 비용에 비례하여 상기 그래프 스트림에 대한 변화량을 높게 연산하는 연산부;상기 연산된 변화량에 기초하여, 상기 그래프 스트림을 처리하는 기법을 결정하는 결정부; 및상기 결정된 처리기법에 따라 상기 그래프 스트림을 처리하여 그래프를 갱신하는 갱신부를 포함하고,상기 갱신부는,상기 사물을 정점으로 하고, 상기 정점 간을 연결하는 간선으로 구성되는 그래프를, 상기 그래프 스트림의 처리에 기초하여 시간에 흐름에 따라 변화시켜 상기 그래프를 갱신하는그래프 스트림에서 비용 모델을 이용한 처리 장치
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제8항에 있어서,상기 변화량이, 선정된 수치 보다 큰 경우,상기 결정부는,상기 그래프 스트림의 변경에 따라 영향을 받는 그래프의 부분을 탐색하고, 상기 탐색된 부분과 관련한 그래프 스트림의 일부를 처리하는 점진적 처리 기법(iGAS)을 결정하는그래프 스트림에서 비용 모델을 이용한 처리 장치
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제10항에 있어서,상기 처리 장치는,상기 그래프 스트림으로부터 프리패치 데이터를 읽어, 캐시에 저장하고, 상기 캐시에 저장된 프리패치 데이터를 추출하여 상기 점진적 처리 기법으로 처리하고, 상기 처리에 따른 결과 데이터를 상기 캐시에 다시 저장하는 처리부를 더 포함하는 그래프 스트림에서 비용 모델을 이용한 처리 장치
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제8항에 있어서,상기 변화량이, 선정된 수치보다 같거나 작은 경우,상기 결정부는,상기 그래프 스트림의 전체를 처리하는 정적 처리 기법(GAS)을 결정하는그래프 스트림에서 비용 모델을 이용한 처리 장치
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제8항에 있어서,상기 연산부는,그래프 갱신의 발생 횟수(θλ), 그래프 갱신시 영향을 받는 정점의 개수(σλ), 실제 재계산되는 영역의 탐색 비용(γλ), 및 실제 처리비용(δλ) 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 비용을 예측하는그래프 스트림에서 비용 모델을 이용한 처리 장치
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