KR101990442B1 - Method and apparatus for identifying uniqueness of graph data - Google Patents

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KR101990442B1
KR101990442B1 KR1020180129724A KR20180129724A KR101990442B1 KR 101990442 B1 KR101990442 B1 KR 101990442B1 KR 1020180129724 A KR1020180129724 A KR 1020180129724A KR 20180129724 A KR20180129724 A KR 20180129724A KR 101990442 B1 KR101990442 B1 KR 101990442B1
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graph data
data set
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uniqueness
graph
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KR1020180129724A
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이웅규
김명주
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넷마블 주식회사
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    • G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/9024—Graphs; Linked lists

Abstract

Disclosed are a method and an apparatus for identifying uniqueness of graph data, which comprises the steps of: generating a first graph data set at a current time; loading a second graph data set at a previous time; comparing an identifier of the graph data configuring each of the first graph data set and the second graph data set to track an identifier change of the graph data; and assigning a label indicating a change type of each graph data based on the tracking result.

Description

그래프 데이터의 고유성 식별 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR IDENTIFYING UNIQUENESS OF GRAPH DATA}METHOD AND APPARATUS FOR IDENTIFIING UNIQUENESS OF GRAPH DATA BACKGROUND OF THE INVENTION [0001]

아래 실시예들은 그래프 데이터의 고유성 식별 기술에 관한 것이다.The following embodiments relate to the uniqueness identification technique of graph data.

일반적으로, 데이터베이스는 실시간 접근성(Real-time Accessibility), 계속적인 변화(Continuous Evolution), 동시 공용성(Concurrent Sharing), 내용에 의한 참조(Content reference)등의 특성을 가짐으로써 최근 기업에서는 DBMS(데이터베이스 관리 시스템, database management system)을 많이 도입하고 있는 추세이다.In general, databases have characteristics such as real-time accessibility, continuous evolution, concurrent sharing, and content reference. In recent years, DBMS Systems, and database management systems.

최근에 게임 산업 분야에서 여러 게임을 수행하는 특정한 게임 유저를 식별하기 위해 게임별 게임 유저를 표현하는 정보를 통합하여 하나의 그래프 데이터로 표현하는 방법이 등장하였다. 하지만, 이러한 그래프 데이터는 일반적으로 특정한 시간 주기로 계속 생성되어 저장되므로, 데이터베이스에 축적되는 데이터량이 시간이 지남에 따라 점차 증가되어 그래프 데이터의 고유성 구분과 관리가 어려워진다는 문제점이 발생할 수 있다.Recently, in order to identify a specific game user who plays a plurality of games in the game industry, a method of integrating information expressing game users by game and expressing them as one graph data has emerged. However, since the graph data is continuously generated and stored in a specific time period, the amount of data accumulated in the database gradually increases with time, which may make it difficult to classify and manage the uniqueity of the graph data.

일 실시예에 따른 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는, 현재 시간에서의 제1 그래프 데이터 세트를 생성하는 단계; 이전 시간에서의 제2 그래프 데이터 세트를 로드하는 단계; 상기 제1 그래프 데이터 세트 및 상기 제2 그래프 데이터 세트 각각을 구성하는 그래프 데이터의 식별자를 서로 비교하여 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하는 단계; 및 상기 추적 결과에 기초하여 각 그래프 데이터의 변화 타입을 나타내는 레이블(label)을 할당하는 단계를 포함할 수 있다.The apparatus for identifying the uniqueness of graph data according to an exemplary embodiment includes: generating a first graph data set at a current time; Loading a second graph data set at a previous time; Comparing the identifier of the graph data constituting each of the first graph data set and the second graph data set with each other to track an identifier change of the graph data; And assigning a label indicating a change type of each graph data based on the tracking result.

상기 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하는 단계는, 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 병합이 발생하였는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다. The step of tracking the identifier change of the graph data may include determining whether the merging of the graph data occurs based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set And a step of judging whether or not it is possible.

상기 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하는 단계는, 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 분할이 발생하였는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.The step of tracking the identifier change of the graph data may include determining whether the segmentation of the graph data has occurred based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set And a step of judging whether or not it is possible.

상기 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하는 단계는, 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 상기 제1 그래프 데이터 세트에서 새로운 식별자를 가지는 그래프 데이터가 생성되었는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the step of tracking the identifier change of the graph data comprises the step of determining whether the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data contained in the second graph data set are identical, And determining whether graph data having a new identifier has been generated.

상기 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하는 단계는, 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 중 서로 중복되는 그래프 데이터를 제거하는 단계를 포함할 수 있다.The step of tracking the identifier change of the graph data may include removing graph data overlapping among the graph data included in the second graph data set and the graph data included in the first graph data set .

상기 중복되는 그래프 데이터를 제거하는 단계는, 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 간에 서로 중복되는 그래프 데이터를 구별하는 단계를 포함할 수 있다.The step of removing the redundant graph data may include the step of removing the redundant graph data from the second graph data set based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set And distinguishing graph data that are overlapped with each other between the graph data included in the first graph data set and the graph data included in the first graph data set.

상기 제1 그래프 데이터 세트를 생성하는 단계는, 각각의 게임 유저들을 구별할 수 있는 식별키를 이용하여 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함되는 그래프 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The generating of the first graph data set may include generating graph data included in the first graph data set using an identification key that can distinguish each of the game users.

상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함되는 그래프 데이터를 생성하는 단계는, 각 게임 유저의 식별 정보를 나타낼 수 있는 정점 정보와 간선 정보를 이용하여 상기 그래프 데이터를 생성할 수 있다.The step of generating the graph data included in the first graph data set may generate the graph data using the vertex information and the trunk information indicating the identification information of each game user.

상기 레이블을 할당하는 단계는, 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 각 그래프 데이터에 병합, 유지, 분할, 및 신규 중 어느 하나의 레이블을 할당할 수 있다.The assigning of the label may assign any one of merge, hold, divide, and new to each graph data included in the first graph data set.

상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 및 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터는, 각 게임별로 게임을 플레이한 게임 유저를 표현하는 고유 정보를 포함할 수 있다.,The graph data included in the first graph data set and the graph data included in the second graph data set may include unique information expressing game users who played the game for each game.

다른 실시예에 따른 그래프 데이터의 고유성 식별 방법은, 제1 그래프 데이터 세트를 생성하는 단계; 이전 시간에 생성된 제2 그래프 데이터 세트와 상기 제1 그래프 데이터 세트를 비교하여 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하는 단계; 및 상기 추적 결과에 기초하여 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 각 그래프 데이터의 변화 타입을 나타내는 레이블을 할당하는 단계를 포함할 수 있다.A method of identifying uniqueness of graph data according to another embodiment includes: generating a first graph data set; Comparing the second graph data set generated at the previous time with the first graph data set to track the change in the identifier of the graph data; And assigning a label indicating a change type of each graph data included in the first graph data set based on the tracking result.

일 실시예에 따른 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는, 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 제1 그래프 데이터 세트를 생성하고, 데이터베이스로부터 이전에 생성된 제2 그래프 데이터 세트를 로드하고, 상기 제1 그래프 데이터 세트 및 상기 제2 그래프 데이터 세트 각각을 구성하는 그래프 데이터의 식별자를 서로 비교하여 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하고, 상기 추적 결과에 기초하여 각 그래프 데이터의 변화 타입을 나타내는 레이블을 할당할 수 있다.The apparatus for uniquely identifying graph data according to an embodiment includes a processor for generating a first set of graph data, loading a second set of graph data previously generated from the database, Data sets and identifiers of graph data constituting each of the second graph data sets are compared with each other to track a change in the identifier of the graph data and a label indicating a change type of each graph data can be assigned based on the result of the tracking .

일 실시예에 따른 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는, 상기 제1 그래프 데이터 세트 및 상기 제2 그래프 데이터 세트를 저장하는 데이터베이스를 더 포함할 수 있다.The apparatus for identifying the identity of the graph data according to an exemplary embodiment may further include a database storing the first graph data set and the second graph data set.

상기 프로세서는, 게임별 게임 유저들의 로그 데이터에 기초하여 상기 제1 그래프 데이터 세트를 생성할 수 있다.The processor may generate the first graph data set based on log data of game users by game.

상기 프로세서는, 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 병합이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다.The processor may determine whether merging of the graph data occurs based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set.

상기 프로세서는, 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 분할이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다.The processor may determine whether or not the segmentation of the graph data has occurred based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set.

상기 프로세서는, 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 상기 제1 그래프 데이터 세트에서 새로운 식별자를 가지는 그래프 데이터가 생성되었는지 여부를 판단할 수 있다.The processor generates graph data having a new identifier in the first graph data set based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set Or not.

상기 프로세서는, 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 중 서로 중복되는 그래프 데이터를 제거할 수 있다.The processor may remove graph data overlapping among the graph data included in the second graph data set and the graph data included in the first graph data set.

상기 프로세서는, 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 각 그래프 데이터에 병합, 유지, 분할, 및 신규 중 어느 하나의 레이블을 할당할 수 있다.The processor may assign any one of a merge, hold, divide, and new label to each graph data included in the first graph data set.

다른 실시예에 따른 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는, 이전에 생성된 그래프 데이터 세트를 저장하는 데이터베이스; 게임별 게임 유저의 로그 데이터에 기초하여 새로운 그래프 데이터 세트를 생성하고, 상기 이전에 생성된 그래프 데이터 세트와 상기 새로운 그래프 데이터 세트 각각에 포함된 그래프 데이터의 식별자 변화를 비교하고, 상기 비교 결과에 기초하여 각 그래프 데이터의 변화 타입을 나타내는 레이블을 할당하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션들(instructions)을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다.According to another embodiment, the apparatus for identifying the uniqueness of graph data includes: a database storing a previously generated set of graph data; Generating a new graph data set based on the game log data of each game user, comparing the graph data set generated before and the graph data set included in each of the new graph data sets with each other, And assigning a label indicating a change type of each graph data; And a memory for storing instructions executable by the processor.

일 실시예에 따르면, 그래프 데이터 간의 비교를 통한 그래프 데이터 처리를 통해 그래프 데이터의 고유성을 지속적으로 유지할 수 있다.According to one embodiment, the uniqueness of the graph data can be continuously maintained through the processing of the graph data through comparison between the graph data.

일 실시예에 따르면, 시간에 따라 변화하는 각 그래프 데이터의 변화를 추적하고, 그래프 데이터의 변화 타입을 용이하게 구별할 수 있다.According to one embodiment, it is possible to track changes in each graph data that change over time, and to easily distinguish the type of change in graph data.

도 1a 및 도 1b는 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 일례를 도시하는 도면들이다.
도 2a, 도 2b, 도 2c 및 도 2d는 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 변화를 설명하기 위한 도면들이다.
도 3a 및 도 3b는 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 변화의 일례를 도시하는 도면들이다.
도 4는 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 고유성 식별 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 그래프 데이터를 세트를 생성하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 6 및 도 7은 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하는 일례를 설명하기 위한 도면들이다.
도 8은 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 변화 타입에 대응하는 레이블을 할당하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 고유성 식별 장치의 구성을 도시하는 도면이다.1A and 1B are diagrams showing an example of graph data according to an embodiment.
FIGS. 2A, 2B, 2C, and 2D are diagrams for explaining a change of graph data according to an embodiment.
3A and 3B are diagrams showing an example of a change in graph data according to an embodiment.
FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of the method for identifying the uniqueness of graph data according to an exemplary embodiment of the present invention.
5 is a view for explaining an example of generating a set of graph data according to an embodiment.
6 and 7 are diagrams for explaining an example of tracking an identifier change of graph data according to an embodiment.
8 is a diagram for explaining an example of assigning a label corresponding to a change type of graph data according to an embodiment.
9 is a diagram showing a configuration of a device for identifying the uniqueness of graph data according to an embodiment.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.In the following, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, various modifications may be made in the embodiments, and the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It is to be understood that all changes, equivalents, and alternatives to the embodiments are included in the scope of the right.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the examples are used for descriptive purposes only and are not to be construed as limiting. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, the terms "comprises" or "having" and the like refer to the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this embodiment belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as either ideal or overly formal in the sense of the present application Do not.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In the following description of the present invention with reference to the accompanying drawings, the same components are denoted by the same reference numerals regardless of the reference numerals, and redundant explanations thereof will be omitted. In the following description of the embodiments, a detailed description of related arts will be omitted if it is determined that the gist of the embodiments may be unnecessarily blurred.

도 1a 및 도 1b는 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 일례를 도시하는 도면들이다.1A and 1B are diagrams showing an example of graph data according to an embodiment.

도 1a를 참조하면, 그래프 데이터(100)는 각각의 노드(node; 110)(또는 정점(vertex))들과 노드(110)들 간의 연결 관계를 정의하는 연결선(120)으로 정의될 수 있다. 일 실시예에서, 각 노드(110)의 식별자(또는 아이디)는 1개가 존재하고, 각각의 게임 유저별로 식별자는 여러 개가 존재할 수 있다. 여기서, 식별자는 그래프 데이터에서 각 노드(110)들을 구별하기 위한 것이다. 그래프 데이터가 많은 대용량 데이터에서는 각 노드(110)의 아이디, 즉 고유성을 식별하는 것이 중요하다.Referring to FIG. 1A, graph data 100 may be defined as a connection line 120 defining a connection relationship between each node 110 (or vertices) and nodes 110. In one embodiment, there is one identifier (or ID) of each node 110, and there may be several identifiers for each game user. Here, the identifier is for distinguishing each node 110 from the graph data. It is important to identify the identity of each node 110, i.e., the uniqueness, in the large amount of data with a large amount of graph data.

도 1b에는 다른 형태의 그래프 데이터(130)의 일례가 도시되어 있다. 도 1a의 그래프 데이터(100)와 유사하게, 그래프 데이터(130)도 여러 개의 노드(140)들과 노드(140)들 간의 연결 관계를 정의하는 연결선(120)으로 표시될 수 있다.FIG. 1B shows an example of another form of graph data 130. Similar to the graph data 100 of FIG. 1A, the graph data 130 may also be represented by a connection line 120 that defines a connection relationship between a plurality of nodes 140 and nodes 140.

일 실시예에서, 그래프 데이터(100, 130)는 각각의 게임 유저(또는 사용자)에 대해 생성될 수 있고, 게임 유저에 관한 정보를 나타낼 수 있다. 여러 게임을 플레이하는 한 명의 게임 유저를 알기 위해 게임별 게임 유저를 표현하는 고유 정보를 종합하여 그래프 데이터로 표현할 수 있다. 예를 들어, 그래프 데이터(100, 130)에서 각 노드(110, 140)들은 게임별 고유 식별키, 게임을 플레이하는 기기를 구분하기 위한 키, 또는 채널링 키 등일 수 있다.In one embodiment, graph data 100, 130 may be generated for each game user (or user) and may represent information about the game user. In order to know one game user who plays a plurality of games, unique information expressing a game user for each game can be synthesized and expressed as graph data. For example, in the graph data 100 and 130, each of the nodes 110 and 140 may be a game specific identification key, a key for identifying a device playing a game, a channeling key, or the like.

일 실시예에서, 그래프 데이터(100, 130)는 특정한 시간 주기(예, 매일)로 생성될 수 있다. 이러한 그래프 데이터(100, 130)들의 집합은 그래프 데이터 세트로 지칭될 수 있다.In one embodiment, the graph data 100, 130 may be generated at a particular time period (e.g., daily). The set of graph data 100, 130 may be referred to as a graph data set.

도 2a, 도 2b, 도 2c 및 도 2d는 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 변화를 설명하기 위한 도면들이다.FIGS. 2A, 2B, 2C, and 2D are diagrams for explaining a change of graph data according to an embodiment.

그래프 데이터는 형태가 변경될 수 있다. 일 실시예에서, 그래프 데이터는 시간이 지남에 따라 업데이트되어 그 형태가 변할 수 있다. 예를 들어, 도 2a를 참조하면, 이전에 생성된 그래프 데이터(205)는 하나의 그래프 데이터로 구성되어 있다가 나중에는 서로 독립된 그래프 데이터들(210, 215)로 분할되는 일례가 도시되어 있다. 이와 다르게, 도 2b에는 이전에는 서로 별개의 그래프 데이터들(220, 225)이었지만, 나중에는 두 그래프 데이터들(220, 225)이 병합되어 하나의 독립된 그래프 데이터(230)가 생성되는 일례가 도시되어 있다. 도 2c를 참조하면, 이전에 생성된 그래프 데이터(235)의 구조에 새로운 노드(245)와 연결선(250)이 추가되어 확장된 그래프 데이터(240)가 생성되는 일례가 도시되어 있다. 도 2d에는 이전에는 그래프 데이터가 존재하지 않았으나, 나중에 새로운 그래프 데이터(250)가 생성되는 일례가 도시되어 있다.Graph data can be changed in form. In one embodiment, the graph data may be updated over time to change its shape. For example, referring to FIG. 2A, an example is shown in which the previously generated graph data 205 is composed of one graph data and then divided into independent graph data 210 and 215. FIG. 2B shows an example in which two independent graph data 230 are generated by merging the two graph data 220 and 225 although they were previously separate graph data 220 and 225 have. Referring to FIG. 2C, an example in which a new node 245 and a connection line 250 are added to the structure of the previously generated graph data 235 to generate extended graph data 240 is shown. FIG. 2D shows an example in which there is no graph data previously, but new graph data 250 is generated later.

위 일례들과 같이, 그래프 데이터는 시간의 지남에 따라 다양한 형태로 변할 수 있지만, 그 변함의 종류를 추정하는 것은 쉽지 않다. 하지만, 본 발명에서 제안한 그래프 데이터의 고유성 식별 방법을 통해서는 그래프 데이터의 변화를 추적하는 것이 용이하게 되고, 각 그래프 데이터의 식별자 변화를 구별하여 그래프 데이터의 고유성을 유지하는 것이 가능해 진다.As in the above example, graph data can change in various forms over time, but it is not easy to estimate the kind of change. However, according to the method of identifying uniqueness of the graph data proposed in the present invention, it becomes easy to track the change of the graph data, and it is possible to distinguish the change of the identifier of each graph data, thereby maintaining the uniqueness of the graph data.

예를 들어, 동일한 게임 유저가 서로 다른 날에 게임을 플레이하고, 날마다 게임 플레이와 관련된 그래프 데이터가 생성된다고 가정하는 경우, 생성되는 그래프 데이터는 서로 다른 형태를 나타낼 수 있고, 각 그래프 데이터를 식별하기 위해 할당된 식별자도 서로 다를 수 있다. 이 경우, 서로 다른 날에 생성된 그래프 데이터 간의 연결 관계는 찾기가 어려워진다. 문제는, 이와 같이 매번 게임 유저에 대한 그래프 데이터에 서로 다른 식별자를 할당하는 경우, 그래프 데이터의 고유성이 유지되지 않는다는 점이다. 그래프 데이터는 매번 변화할 수 있고, 그래프 데이터의 변화에 따라 그래프 데이터의 식별자도 바뀌어 그래프 데이터의 고유성 식별이 어려워진다.For example, when it is assumed that the same game user plays the game on different days and the graph data related to the game play is generated every day, the generated graph data may represent different types, The identifiers that are assigned to them may also be different. In this case, it is difficult to find the connection relationship between graph data generated on different days. The problem is that uniqueness of the graph data is not maintained when assigning different identifiers to the graph data for the game user each time. The graph data can be changed every time, and the identifier of the graph data changes according to the change of the graph data, making it difficult to identify the uniqueness of the graph data.

그래프 데이터의 고유성을 식별하는 것을 통해 그래프 데이터의 변화 분석과 같은 지속적인 분석이 가능해 진다. 그래프 데이터의 고유성 식별은 그래프 데이터의 특징 및 성향을 이해하는 근간이 된다. 예를 들어, 게임 분야의 경우, 게임 유저 데이터에 고유한 식별자를 할당하는 것이 필요하다. 왜냐하면, 게임 유저에게 한 번 할당된 고유한 식별자는 사람의 이름과 동일한 기능을 수행하고, 이는 게임 유저의 성향을 내포하기 때문이다. 게임 유저의 수가 증가되고, 게임 유저가 다양한 게임을 플레이하는 경향이 높아지는 등의 사유에 따라 게임 유저 데이터에 대한 그래프 데이터가 많아졌기 때에 그래프 데이터의 변화에 대한 추적이 필요하다.Identification of the uniqueness of the graph data enables continuous analysis, such as analysis of changes in the graph data. The uniqueness identification of the graph data is the basis for understanding the characteristics and tendency of the graph data. For example, in the game field, it is necessary to assign an identifier unique to the game user data. This is because the unique identifier once assigned to the game user performs the same function as the name of the person, which implies the tendency of the game user. It is necessary to trace the change of the graph data when the number of graph data for the game user data increases due to the increase of the number of game users and the tendency of the game users to play various games.

본 발명에서 제안한 그래프 데이터의 고유성 식별 방법은, 시간이 지남에 따라 변화하는 그래프 데이터에서 해당 그래프 데이터의 변화를 추적하고, 그래프 데이터의 고유성을 지속적으로 유지시키는 방법이다. 예를 들어, 그래프 데이터의 고유성 식별 방법은 그래프 데이터의 변화를 추적하여 병합, 분할, 추가 및 유지 여부를 구분하고, 이를 통해 그래프 데이터의 고유성을 유지시킬 수 있다. 그래프 데이터의 고유성 식별 방법은 서로 다른 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 간의 비교를 통해 그래프 데이터의 변화를 추적(또는 측정)하고, 그래프 데이터의 병합, 분할, 추가, 유지 여부를 결정하며, 해당 결정에 따라 각 그래프 데이터에 그래프 데이터의 변화 타입을 나타내는 레이블(label)를 할당하여 그래프 데이터의 고유성을 유지시키는 것을 가능하게 한다. 제안된 그래프 데이터의 고유성 식별 방법을 통해, 그래프 데이터의 고유성 식별이 가능해진다.The method of identifying the uniqueness of the graph data proposed in the present invention is a method for continuously tracking the change of the graph data in the graph data varying with time and continuously maintaining the uniqueness of the graph data. For example, the method of identifying the uniqueness of graph data can distinguish whether to merge, divide, add, and keep track of changes in the graph data, thereby maintaining the uniqueness of the graph data. The uniqueness identification method of the graph data tracks (or measures) the change of the graph data through comparison between the graph data included in the different graph data sets, determines whether to merge, divide, add or maintain the graph data, , It is possible to maintain the uniqueness of the graph data by assigning a label indicating the change type of the graph data to each graph data. It is possible to identify the uniqueness of the graph data through the uniqueness identification method of the proposed graph data.

도 3a 및 도 3b는 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 변화의 일례를 도시하는 도면들이다.3A and 3B are diagrams showing an example of a change in graph data according to an embodiment.

도 3a는 일 실시예에 따른 게임 유저의 데이터를 실제 그래프 데이터로 나타낸 것을 도시한다. 기존 그래프 데이터(310)의 식별자가, 예를 들어 '5864'라고 가정하면, 그래프 데이터(310)가 추후 그래프 데이터(320)와 같이 변하였다고 하더라도 본 발명에서 제안한 그래프 데이터의 고유성 식별 방법에서는 그래프 데이터(320)의 식별자가 기존 그래프 데이터(310)의 것과 동일한 식별자 '5864'로 인식되는 것이 가능해 진다. FIG. 3A shows data of a game user according to one embodiment in actual graph data. Assuming that the identifier of the existing graph data 310 is, for example, '5864', even if the graph data 310 is changed to the graph data 320 in the future, in the uniqueness identification method of the graph data proposed in the present invention, It is possible that the identifier of the graph data 320 is recognized as the same identifier '5864' as that of the existing graph data 310.

도 3b는 일 실시예에 따른 소셜 네트워크 커뮤니티의 변화 데이터를 실제 그래프 데이터로 나타낸 것을 도시한다. 기존 그래프 데이터(330)의 식별자가, 예를 들어 '128'라고 가정하면, 추후 그래프 데이터(330)에 노드들이 추가되어 그래프 데이터(340)와 같이 변하더라도 본 발명에 따른 그래프 데이터의 고유성 식별 방법에서는 그래프 데이터(340)의 식별자가 기존 그래프 데이터(330)와 동일한 식별자 '128'로 인식되는 것이 가능해 진다.FIG. 3B shows change data of the social network community according to one embodiment as actual graph data. Assuming that the identifier of the existing graph data 330 is, for example, '128', even if nodes are added to the graph data 330 and changed as the graph data 340, uniqueness identification method of the graph data according to the present invention The identifier of the graph data 340 can be recognized as the identifier '128' which is the same as the existing graph data 330.

이와 같이, 이하에서 설명할 본 발명의 그래프 데이터의 고유성 식별 방법을 통해 시간의 지남에 따라 그래프 데이터가 변하더라도 그래프 데이터에 대한 고유성을 식별하여 이를 유지시키는 것이 가능해 진다. 본 발명은 위와 같은 게임 유저 데이터 분석, 소셜 네트워크 커뮤니티의 데이터 분석뿐만 아니라, 화학물의 화합물 분석 등과 같이 그래프 데이터를 사용하는 영역에도 적용될 수 있다. 예를 들어, 이하에서 설명할 실시예들은 그래프 데이터로 표현될 수 있는 화학 구조의 식별과 관련하여, 화학 구조의 변화에서 화학물의 고유성을 식별하는 것에도 적용이 가능하다.As described above, it is possible to identify and maintain the uniqueness of the graph data even if the graph data changes over time through the uniqueness identification method of the graph data of the present invention to be described below. The present invention can be applied not only to the analysis of game user data, data analysis of the social network community, but also to areas using graph data such as chemical compound analysis. For example, the embodiments described below are also applicable to identifying the identity of a chemical in a change in chemical structure, in relation to identification of a chemical structure that can be represented by graph data.

도 4는 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 고유성 식별 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 그래프 데이터의 고유성 식별 방법을 통해, 시간이 지남에 따라 변화하는 그래프 데이터들의 변화를 추적하고, 그래프 데이터의 고유성을 지속적으로 유지시킬 수 있다. 그래프 데이터의 고유성 식별 방법은 본 명세서에서 설명되는 그래프 데이터의 고유성 식별 장치에 의해 수행될 수 있다.FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of the method for identifying the uniqueness of graph data according to an exemplary embodiment of the present invention. Through the uniqueness identification method of the graph data, it is possible to keep track of the change of the graph data that changes over time and to maintain the uniqueness of the graph data continuously. The method of identifying the uniqueness of the graph data can be performed by the uniqueness identification apparatus of the graph data described in this specification.

도 4를 참조하면, 단계(410)에서 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 현재 시간에서의 제1 그래프 데이터 세트를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 게임 프로그램의 로그 데이터에 기초하여 제1 그래프 데이터들의 집합인 제1 그래프 데이터 세트를 생성할 수 있다. 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는, 예를 들어 각각의 게임 유저들을 구별할 수 있는 식별키를 이용하여 제1 그래프 데이터 세트에 포함되는 그래프 데이터를 생성할 수 있다. 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 각 게임 유저의 식별 정보를 나타낼 수 있는 정점 정보와 간선 정보를 이용하여 그래프 데이터를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 4, in step 410, the uniqueness identification device of the graph data may generate a first set of graph data at the current time. In one embodiment, the uniqueness identification device of the graph data may generate a first graph data set that is a set of first graph data based on the log data of the game program. The apparatus for identifying the uniqueness of the graph data can generate graph data included in the first graph data set using, for example, an identification key that can distinguish each game user. The apparatus for identifying the uniqueness of graph data can generate graph data using vertex information and trunk information that can represent identification information of each game user.

단계(420)에서, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 이전 시간에서의 제2 그래프 데이터 세트를 로드(load)할 수 있다. 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 그래프 데이터의 비교를 위해, 비교 대상으로서 이전에 생성된 제2 그래프 데이터 세트를 데이터베이스 등으로부터 로드할 수 있다. 현재 시간에서 생성된 제1 그래프 데이터 세트 및 이전 시간에 생성된 제2 그래프 데이터 세트는 모두 각 게임별로 게임을 플레이한 게임 유저를 표현하는 고유 정보를 포함할 수 있다.In step 420, the uniqueness identification device of the graph data may load a second set of graph data at a previous time. The apparatus for identifying the uniqueness of the graph data can load a second graph data set previously generated as a comparison object from a database or the like for comparison of the graph data. The first graph data set generated at the current time and the second graph data set generated at the previous time all may include unique information representing game users who played the game for each game.

단계(430)에서, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 제1 그래프 데이터 세트 및 제2 그래프 데이터 세트 각각을 구성하는 그래프 데이터의 식별자를 서로 비교하여 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적할 수 있다. 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 이전 시간에 생성된 제2 그래프 데이터 세트와 제1 그래프 데이터 세트를 비교하여 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적할 수 있다.In step 430, the uniqueness identification device of the graph data may track the identifier change of the graph data by comparing the identifiers of the graph data constituting each of the first graph data set and the second graph data set with each other. The apparatus for identifying the uniqueness of the graph data can track the change in the identifier of the graph data by comparing the second graph data set generated at the previous time with the first graph data set.

그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 제1 그래프 데이터 세트와 제2 그래프 데이터 세트를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 그래프 데이터의 변화 타입으로서 병합, 분할, 신규, 유지 등을 구분할 수 있다. 일 실시예에서, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 최신의 그래프 데이터 세트를 기준으로 그래프 데이터의 변화와 관련하여 병합, 분할, 신규 또는 유지 여부를 식별한다.The apparatus for identifying the uniqueness of the graph data can compare the first graph data set and the second graph data set and distinguish the merge, division, new, and maintenance as the change type of the graph data based on the comparison result. In one embodiment, the uniqueness identification device of the graph data identifies whether to merge, split, create, or maintain the graph data based on the latest set of graph data.

예를 들어, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 병합이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 분할이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 제1 그래프 데이터 세트에서 새로운 식별자를 가지는 그래프 데이터가 생성되었는지 여부를 판단할 수 있다.For example, the apparatus for identifying the uniqueness of the graph data determines whether merging of the graph data has occurred, based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set can do. The apparatus for identifying the uniqueness of the graph data can determine whether or not the segmentation of the graph data has occurred based on the identifiers of the graph data included in the first graph data set and the identifiers of the graph data included in the second graph data set have. Also, the apparatus for identifying the uniqueness of the graph data may be configured to determine, based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set, Can be determined.

또한, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 간의 식별자가 동일한 경우에는, 대상이 되는 그래프 데이터가 유지되었음을 식별할 수 있다. 한편, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 그래프 데이터의 변화를 추적하기 위해, 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 중 서로 중복되는 그래프 데이터를 먼저 제거할 수 있다. 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 간에 서로 중복되는 그래프 데이터를 구별할 수 있다.In addition, when the identifiers between the graph data included in the first graph data set and the graph data included in the second graph data set are the same, the uniqueness identification device of the graph data can identify that the target graph data is maintained. On the other hand, in order to track the change of the graph data, the apparatus for identifying the uniqueness of the graph data may first remove the graph data included in the second graph data set and the graph data included in the first graph data set, have. The apparatus for identifying the uniqueness of the graph data sets the graph data included in the second graph data set and the graph data included in the second graph data set based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set, It is possible to distinguish graph data overlapping among graph data included in a data set.

단계(440)에서, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 단계(430)에서의 추적 결과에 기초하여 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 각 그래프 데이터의 변화 타입을 나타내는 레이블을 할당할 수 있다. 예를 들어, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 각 그래프 데이터에 병합, 유지, 분할, 및 신규 중 어느 하나의 레이블을 할당할 수 있다. 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 제1 그래프 데이터 세트 및 제2 그래프 데이터 세트의 그래프 데이터를 구성하는 각 정점들의 고유 식별자 변화에 기초하여 레이블을 할당할 수 있다. 최종 처리된 그래프 데이터는, 예를 들어 테이블 데이터의 형태로 출력될 수 있다.In step 440, the uniqueness identification device of the graph data may assign a label indicating a change type of each graph data included in the first graph data set based on the result of the trace in step 430. [ For example, the apparatus for identifying the uniqueness of the graph data may assign any one of the merge, hold, divide, and new labels to each graph data included in the first graph data set. The apparatus for identifying the uniqueness of the graph data can assign the labels based on the unique identifier change of each of the vertices constituting the graph data of the first graph data set and the second graph data set. The final processed graph data can be output in the form of table data, for example.

도 5는 일 실시예에 따른 그래프 데이터를 세트를 생성하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.5 is a view for explaining an example of generating a set of graph data according to an embodiment.

도 5를 참조하면, 일 실시예에서 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 게임 유저들의 게임 플레이 로그 데이터(510)에 기초하여 그래프 데이터(520)를 생성할 수 있다. 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 게임 유저를 표현할 수 있는 식별키를 기준으로 그래프 데이터의 구성 요소인 정점들과 정점들 간의 연결 관계를 나타내는 연결선(또는 간선)을 정의하는 것에 의해 그래프 데이터를 생성할 수 있다. 이와 같이 생성된 그래프 데이터는 정점 정보와 간선 정보를 포함하며, 각각의 개인 유저들에 대해 생성된 그래프 데이터들이 그래프 데이터 세트를 형성할 수 있다.Referring to FIG. 5, in one embodiment, the uniqueness identification device of graph data may generate graph data 520 based on game play log data 510 of game users. The device for identifying the uniqueness of the graph data can generate graph data by defining a connection line (or an edge) representing the connection relationship between the vertices and the vertices, which are constituent elements of the graph data, based on the identification key capable of representing the game user have. The generated graph data includes vertex information and trunk information, and the graph data generated for each individual user can form a graph data set.

도 6 및 도 7은 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하는 일례를 설명하기 위한 도면들이다.6 and 7 are diagrams for explaining an example of tracking an identifier change of graph data according to an embodiment.

도 6을 참조하면, 비교 대상으로 이용되는, 이전에 생성된 그래프 데이터 세트(610)는 그래프 데이터를 구성하는 정점의 식별자인 '과거 Vertex-Id'와 그래프 데이터의 식별자인 '과거 Graph-Id'에 기초하여 테이블 데이터의 형태로 표현될 수 있다. 최근에 생성된 그래프 데이터 세트(620) 또한, 그래프 데이터를 구성하는 정점의 식별자인 '현재 Vertex-Id'와 그래프 데이터의 식별자인 '현재 Graph-Id'에 기초하여 테이블 데이터의 형태로 표현될 수 있다.Referring to FIG. 6, the previously generated graph data set 610 used as a comparison object includes a past Vertex-Id, which is an identifier of a vertex constituting graph data, and a past Graph-Id, In the form of table data. The recently generated graph data set 620 can also be expressed in the form of table data based on 'current Vertex-Id' which is the identifier of the vertex constituting the graph data, and 'current Graph-Id' have.

그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 그래프 데이터 세트(610)과 그래프 데이터 세트(620) 간의 그래프 변화를 측정할 수 있다. 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 'Vertex-Id'를 기준으로 그래프 데이터 세트(610)과 그래프 데이터 세트(620)에서 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적할 수 있다. The uniqueness identification device of the graph data can measure the graph change between the graph data set 610 and the graph data set 620. The uniqueness identification device of the graph data can track the change of the identifier of the graph data in the graph data set 610 and the graph data set 620 based on the 'Vertex-Id'.

그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 '과거 Graph-ID'와 '현재 Graph-ID'에 기초하여, 그래프 데이터 세트(620)에 포함된 각 그래프 데이터의 변화 타입을 식별할 수 있다. 여기서, 그래프 데이터의 변화 타입을, 예를 들어 병합, 분할, 유지 및 신규 등을 포함할 수 있다.The apparatus for identifying the uniqueness of the graph data can identify the type of change of each graph data included in the graph data set 620 based on the past Graph-ID and the current Graph-ID. Here, the change type of the graph data may include, for example, merging, dividing, maintaining, and new.

예를 들어, 도 6에 도시된 실시예의 경우, 그래프 데이터 세트(610)에서 'V-1' 및 'V-'2에 대응하는 '과거 Graph-Id'(G-11)와 'V-3'에 대응하는 '과거 Graph-Id'(G-21)가 서로 달랐으나, 그래프 데이터 세트(610)의 이후에 생성된 그래프 데이터 세트(620)의 'V-1', 'V-2', 'V-3' 및 'V-4'는 '현재 Graph-ID'를 기준으로 동일한 식별자(G-12)를 나타내고 있으므로, 'V-1', 'V-2', 'V-3' 및 'V-4'가 하나의 그룹으로 병합(640)되었다는 것이 식별될 수 있다.For example, in the embodiment shown in FIG. 6, 'Past Graph-Id' (G-11) corresponding to 'V-1' and 'V- V-1 ',' V-2 ', and' V-1 'of the graph data set 620 generated after the graph data set 610 were different from each other, 'V-3' and 'V-4' represent the same identifier (G-12) based on the current Graph-ID, It can be recognized that 'V-4' is merged (640) into one group.

그래프 데이터 세트(610)에 포함된 그래프 데이터와 그래프 데이터 세트(620)에 포함된 그래프 데이터 간의 식별자가 동일한 경우, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 대상이 되는 그래프 데이터의 식별자가 이전 그래프 데이터와 동일하게 유지되었다는 것을 식별할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 실시예의 경우, 그래프 데이터 세트(610)에서 'V-5', 'V-6' 및 'V-7'에 대응하는 '과거 Graph-Id'(G-31)가 서로 동일하고, 그래프 데이터 세트(620)에서 'V-5', 'V-6', 'V-7' 및 'V-8'에 대응하는 '현재 Graph-Id'(G-32)가 서로 동일하므로, 'V-5', 'V-6', 'V-7' 및 'V-8'은 이전과 동일하게 유지(650)되었다는 것이 식별될 수 있다. 또한, 실시예에 따라, 그래프 데이터의 변화 타입이 병합, 분할 및 신규가 아닌 나머지 그래프 데이터들은 그래프 데이터의 변화 타입이 "유지"인 것으로 결정될 수 있다.When the identifiers between the graph data included in the graph data set 610 and the graph data included in the graph data set 620 are identical, the identifier of the graph data to be processed is the same as the previous graph data It can be discerned. For example, in the embodiment shown in FIG. 6, 'Past Graph-Id' (G-31) corresponding to 'V-5', 'V- (G-32) corresponding to 'V-5', 'V-6', 'V-7' and 'V-8' in the graph data set 620, It can be discriminated that 'V-5', 'V-6', 'V-7' and 'V-8' Further, according to the embodiment, it is possible that the remaining type of graph data in which the type of change in the graph data is not merged, divided, and new is determined to be the type of change in the graph data.

그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 그래프 데이터 세트(610)에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 그래프 데이터 세트(620)에 포함된 그래프 데이터의 식별자에 기초하여, 그래프 데이터의 "분할"이 발생하였는지 여부를 식별할 수 있다. 도 6에 도시된 실시예의 경우, 그래프 데이터 세트(610)에서 'V-9', 'V-10' 및 'V-11'에 대응하는 '과거 Graph-Id'(G-41)는 서로 동일하였으나, 그래프 데이터 세트(620)에서 'V-9' 및 'V-10'에 대응하는 '현재 Graph-Id'는 'G-42'이고, 'V-11' 및 'V-12'에 대응하는 '현재 Graph-Id'는 'G-52'으로서, 식별자가 서로 달라졌다. 이와 같은 경우, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 'V-9', 'V-10', 'V-11' 및 'V-12'에 대응하는 그래프 데이터가 'V-9' 및 'V-10'을 포함하는 그래프 데이터, 'V-11' 및 'V-12'을 포함하는 그래프 데이터로 각각 분할(660)되었음을 식별할 수 있다. The apparatus for identifying the uniqueness of the graph data identifies whether or not a "segmentation" of the graph data has occurred, based on the identifier of the graph data contained in the graph data set 610 and the identifier of the graph data included in the graph data set 620 can do. 6, the 'past Graph-Id' (G-41) corresponding to V-9, V-10 and V-11 in the graph data set 610 are the same , The current Graph-Id corresponding to 'V-9' and 'V-10' in Graph data set 620 corresponds to 'G-42' and corresponds to 'V-11' and 'V-12' 'Current Graph-Id' is 'G-52', and identifiers are different from each other. In such a case, the graph data uniqueness identification apparatus may determine that the graph data corresponding to V-9, V-10, V-11 and V-12 are V-9 and V- , And graph data including 'V-11' and 'V-12', respectively.

그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 그래프 데이터 세트(610)에 포함된 그래프 데이터의 식별자가 제2 그래프 데이터 세트(620)에 존재하지 않는 경우, 새로운 그래프 데이터가 추가되었음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 실시예의 경우, 이전에 생성된 그래프 데이터 세트(610)에는 'V-13', V'14'에 대응하는 'Vertex-Id'가 존재하지 않았으나, 이후에 생성된 그래프 데이터 세트(620)에 새롭게 'V-13', V'14'가 추가된 경우, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 식별자 'G-62'를 가지는 새로운 그래프 데이터가 추가(670)되었음을 식별할 수 있다. The uniqueness identification device of the graph data can identify that new graph data has been added if the identifier of the graph data included in the graph data set 610 does not exist in the second graph data set 620. [ For example, in the embodiment shown in FIG. 6, 'Vertex-Id' corresponding to 'V-13' and V'14 'does not exist in the previously generated graph data set 610, When 'V-13' and V'14 'are newly added to the graph data set 620, the uniqueness identification device of the graph data identifies that the new graph data having the identifier' G-62 'is added 670 .

도 7을 참조하면, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하기 위해, 먼저 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 중 서로 중복되는 그래프 데이터를 제거할 수 있다. 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 간에 서로 중복되는 그래프 데이터를 구별할 수 있다.Referring to FIG. 7, in order to track the change in the identifier of the graph data, the apparatus for identifying the graph data may first extract graph data included in the second graph data set and graph data included in the first graph data set Data can be removed. The apparatus for identifying the uniqueness of the graph data sets the graph data included in the second graph data set and the graph data included in the second graph data set based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set, It is possible to distinguish graph data overlapping among graph data included in a data set.

그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 그래프 데이터의 정점을 기준으로 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 정렬(710)시킬 수 있다. 도면을 참조하면, 그래프 데이터를 구성하는 정점의 식별자인 '현재 Vertex-Id'를 기준으로, 이전에 생성된 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자인 '과거 Graph-Id'와 최근에 생성된 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자인 '현재 Graph-Id'가 정렬될 수 있다. 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 '과거 Graph-Id'와 '현재 Graph-Id'를 기준으로 서로 중복되는 그래프 데이터를 제거(720)할 수 있다.The apparatus for identifying the uniqueness of the graph data may sort 710 the identifiers of the graph data included in the first graph data set and the identifiers of the graph data included in the second graph data set based on the vertices of the graph data. Referring to the drawing, 'Graph-Id', which is the identifier of the graph data included in the previously generated second graph data set, and 'Graph-Id', which are the identifiers of the vertices constituting the graph data, The current Graph-Id ', which is the identifier of the graph data included in the generated first graph data set, can be sorted. The apparatus for identifying the uniqueness of the graph data may remove 720 the graph data that are overlapped with each other based on the past Graph-Id and the current Graph-Id.

도 8은 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 변화 타입에 대응하는 레이블을 할당하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.8 is a diagram for explaining an example of assigning a label corresponding to a change type of graph data according to an embodiment.

도 8을 참조하면, 그래프 데이터가 테이블 데이터의 형태로 나타낸 것을 도시한다. 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 그래프 데이터를 구성하는 각 정점들(도시된 'Vertex-Id')에 고유 식별자 내지 고유 아이디(도시된 '자연인 Id')와 함께 그래프 데이터의 변화 타입에 대응하는 레이블을 할당할 수 있다. 고유 식별자 내지 고유 아이디를 통해 그래프 데이터의 각 정점이 어느 게임 유저(자연인)에 대응되는 것인지가 결정될 수 있다. 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는, 또한 그래프 데이터의 각 정점들에 그래프 데이터의 변화 타입과 관련하여 레이블링(labeling)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 이전 시간에 비해 현재 시간의 그래프 데이터가 어떻게 변화하였는지를 구별하고, 구별 결과에 대한 레이블을 할당할 수 있다. 예를 들어, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치는 각 그래프 데이터에 병합, 유지, 분할 및 신규 중 어느 하나의 레이블을 할당할 수 있다. 할당된 레이블을 통해 그래프 데이터가 이전에 비해 어떻게 변화하였는지를 용이하게 식별할 수 있고, 그래프 데이터의 고유성이 유지 및 식별될 수 있다..Referring to FIG. 8, graph data is shown in the form of table data. The apparatus for identifying the uniqueness of graph data sets a label corresponding to a change type of the graph data together with a unique identifier or unique ID ('natural ID' shown) in each vertex ('Vertex-Id' Can be assigned. It is possible to determine which game user (natural person) each vertex of the graph data corresponds to through the unique identifier or unique ID. The apparatus for identifying the uniqueness of the graph data can also perform labeling with respect to the type of change of the graph data at each of the vertices of the graph data. For example, the apparatus for identifying the uniqueness of the graph data can distinguish how the graph data of the current time has changed compared to the previous time, and assign a label to the result of the discrimination. For example, the apparatus for identifying the uniqueness of the graph data can assign a label to each of the graph data, such as merge, hold, divide, and new. Through the assigned label, it is possible to easily identify how the graph data has changed compared to the past, and the uniqueness of the graph data can be maintained and identified.

도 9는 일 실시예에 따른 그래프 데이터의 고유성 식별 장치의 구성을 도시하는 도면이다.9 is a diagram showing a configuration of a device for identifying the uniqueness of graph data according to an embodiment.

도 9를 참조하면, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치(900)는 본 명세서에서 설명된 그래프 데이터의 고유성 식별 방법을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치(900)는 대용량 처리를 위해 분산 처리가 가능한 플랫폼에서 구현될 수 있다.Referring to FIG. 9, the apparatus for identifying uniqueness of graph data 900 may perform the uniqueness identification method of the graph data described herein. In one embodiment, the uniqueness identification device 900 of the graph data may be implemented in a platform capable of distributed processing for large capacity processing.

그래프 데이터의 고유성 식별 장치(900)는 프로세서(910) 및 메모리(920)를 포함한다. 실시예에 따라, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치(900)는 데이터베이스(930)를 더 포함할 수도 있다.The apparatus 900 for identifying the identity of the graph data includes a processor 910 and a memory 920. According to an embodiment, the uniqueness identification device 900 of the graph data may further comprise a database 930. [

메모리(920)는 프로세서(910)에 연결되고, 프로세서(910)에 의해 실행가능한 인스트럭션들, 프로세서(910)가 연산할 데이터 또는 프로세서(910)에 의해 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(920)는 비일시적인 컴퓨터 판독가능 매체, 예컨대 고속 랜덤 액세스 메모리 및/또는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체(예컨대, 하나 이상의 디스크 저장 장치, 플래쉬 메모리 장치, 또는 기타 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리장치)를 포함할 수 있다.The memory 920 is coupled to the processor 910 and may store instructions executable by the processor 910, data to be processed by the processor 910, or data processed by the processor 910. [ The memory 920 may be a non-volatile computer readable medium such as a high speed random access memory and / or a non-volatile computer readable storage medium (e.g., one or more disk storage devices, flash memory devices, or other non- volatile solid state memory devices) .

프로세서(910)는 그래프 데이터의 고유성 식별 장치(900) 내에서 실행하기 위한 기능 및 인스트럭션들을 실행하고, 그래프 데이터의 고유성 식별 장치(900)의 전체적인 동작을 제어한다. 프로세서(910)는 본 명세서에서 설명된 하나 이상의 동작을 수행할 수 있다.The processor 910 executes functions and instructions for executing within the uniqueness identification device 900 of the graph data, and controls the overall operation of the uniqueness identification device 900 of the graph data. The processor 910 may perform one or more of the operations described herein.

일 실시예에서, 프로세서(910)는 로그 데이터에 기초하여 제1 그래프 데이터 세트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(910)는 게임별 게임 유저들의 로그 데이터에 기초하여 새로운 그래프 데이터 세트인 제1 그래프 데이터 세트를 생성할 수 있다. 프로세서(910)는 데이터베이스(930)로부터 이전에 생성된 제2 그래프 데이터 세트를 로드하고, 제1 그래프 데이터 세트 및 제2 그래프 데이터 세트를 비교하여 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적할 수 있다.In one embodiment, the processor 910 may generate a first graph data set based on the log data. For example, the processor 910 may generate a first set of graph data that is a new set of graph data based on the log data of game-specific game users. The processor 910 may load a previously generated second graph data set from the database 930 and compare the first graph data set and the second graph data set to track the identifier change of the graph data.

프로세서(910)는 제1 그래프 데이터 세트와 제2 그래프 데이터 세트를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 그래프 데이터의 변화 타입으로서 병합, 분할, 신규, 유지 등을 구분할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(910)는 최신의 그래프 데이터 세트를 기준으로 그래프 데이터의 변화와 관련하여 병합, 분할, 신규 또는 유지 여부를 식별한다.The processor 910 compares the first graph data set with the second graph data set, and can classify the merging, dividing, new, and maintenance as the change type of the graph data based on the comparison result. In one embodiment, the processor 910 identifies whether to merge, split, create, or maintain a graph data set based on the latest set of graph data.

프로세서(910)는 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 병합이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(910)는 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 분할이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(910)는 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 제1 그래프 데이터 세트에서 새로운 식별자를 가지는 그래프 데이터가 생성되었는지 여부를 판단할 수 있다.The processor 910 may determine whether merging of the graph data occurs based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set. Further, the processor 910 can determine whether or not the segmentation of the graph data has occurred, based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set. The processor 910 also generates graph data having a new identifier in the first graph data set based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set Or not.

또한, 프로세서(910)는 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 간의 식별자가 동일한 경우에는, 대상이 되는 그래프 데이터가 유지되었음을 식별할 수 있다. 한편, 프로세서(910)는 그래프 데이터의 변화를 추적하기 위해, 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 중 서로 중복되는 그래프 데이터를 먼저 제거할 수 있다. 프로세서(910)는 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 간에 서로 중복되는 그래프 데이터를 구별할 수 있다.In addition, the processor 910 can identify that the target graph data is maintained when the identifiers between the graph data included in the first graph data set and the graph data included in the second graph data set are the same. Meanwhile, the processor 910 may first remove the graph data included in the second graph data set and the graph data included in the first graph data set, in order to track the change of the graph data. The processor 910 determines whether or not the graph data included in the second graph data set and the first graph data set included in the first graph data set are included in the second graph data set based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set It is possible to distinguish graph data overlapping each other among graph data included in the graph data.

프로세서(910)는 그래프 데이터의 식별자 변화에 대한 추적 결과에 기초하여 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 각 그래프 데이터의 변화 타입을 나타내는 레이블을 할당할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(910)는 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 각 그래프 데이터에 병합, 유지, 분할, 및 신규 중 어느 하나의 레이블을 할당할 수 있다The processor 910 may assign a label indicating a change type of each graph data included in the first graph data set based on the tracking result on the identifier change of the graph data. For example, the processor 910 may assign a label of any of merge, hold, split, and new to each graph data included in the first set of graph data

데이터베이스(930)는 그래프 데이터의 고유성 식별 장치(900)가 필요로 하는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(930)에는 프로세서(910)에 의해 생성된 제1 그래프 데이터 세트와 이전에 생성된 제2 그래프 데이터 세트가 저장될 수 있다. 또한, 데이터베이스(930)에는 제1 그래프 데이터 세트의 생성을 위해 필요한 로그 데이터가 저장될 수 있다.The database 930 may store the data required by the apparatus 900 for identifying the graph data. For example, database 930 may store a first set of graph data generated by processor 910 and a second set of previously generated graph data. Also, in the database 930, log data necessary for generation of the first graph data set can be stored.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA) , A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

Claims (21)

현재 시간에서의 제1 그래프 데이터 세트를 생성하는 단계;
이전 시간에서의 제2 그래프 데이터 세트를 로드하는 단계;
상기 제1 그래프 데이터 세트 및 상기 제2 그래프 데이터 세트 각각을 구성하는 그래프 데이터의 식별자를 서로 비교하여 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하는 단계; 및
상기 추적 결과에 기초하여 각 그래프 데이터의 변화 타입을 나타내는 레이블(label)을 할당하는 단계를 포함하고,
상기 레이블을 할당하는 단계는,
상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 시간에 따른 변화 타입에 대응하는 레이블을 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 각 그래프 데이터에 할당하고,
상기 할당되는 레이블은, 병합, 유지, 분할, 및 신규 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는,
그래프 데이터의 고유성 식별 방법.
Generating a first graph data set at a current time;
Loading a second graph data set at a previous time;
Comparing the identifier of the graph data constituting each of the first graph data set and the second graph data set with each other to track an identifier change of the graph data; And
And assigning a label indicating a change type of each graph data based on the tracking result,
Wherein the assigning of the label comprises:
A label corresponding to a change type of the graph data with respect to time according to an identifier of the graph data included in the first graph data set and an identifier of the graph data included in the second graph data set, To the respective graph data included in the graph data,
Characterized in that the assigned label is one of merging, maintaining, dividing, and new.
How to identify the uniqueness of graph data.
제1항에 있어서,
상기 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하는 단계는,
상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 병합이 발생하였는지 여부를 판단하는 단계
를 포함하는 그래프 데이터의 고유성 식별 방법.
The method according to claim 1,
Wherein tracking the identifier change of the graph data comprises:
Determining whether merging of the graph data occurs based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set
And identifying the uniqueness of the graph data.
제1항에 있어서,
상기 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하는 단계는,
상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 분할이 발생하였는지 여부를 판단하는 단계
를 포함하는 그래프 데이터의 고유성 식별 방법.
The method according to claim 1,
Wherein tracking the identifier change of the graph data comprises:
Determining whether the graph data has been segmented based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set
And identifying the uniqueness of the graph data.
제1항에 있어서,
상기 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하는 단계는,
상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 상기 제1 그래프 데이터 세트에서 새로운 식별자를 가지는 그래프 데이터가 생성되었는지 여부를 판단하는 단계
를 포함하는 그래프 데이터의 고유성 식별 방법.
The method according to claim 1,
Wherein tracking the identifier change of the graph data comprises:
Determining whether or not graph data having a new identifier is generated in the first graph data set based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set Step
And identifying the uniqueness of the graph data.
제1항에 있어서,
상기 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하는 단계는,
상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 중 서로 중복되는 그래프 데이터를 제거하는 단계
를 포함하는 그래프 데이터의 고유성 식별 방법.
The method according to claim 1,
Wherein tracking the identifier change of the graph data comprises:
Removing graph data overlapping among the graph data included in the second graph data set and the graph data included in the first graph data set
And identifying the uniqueness of the graph data.
제5항에 있어서,
상기 중복되는 그래프 데이터를 제거하는 단계는,
상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 간에 서로 중복되는 그래프 데이터를 구별하는 단계
를 포함하는 그래프 데이터의 고유성 식별 방법.
6. The method of claim 5,
Wherein the step of removing the overlapping graph data comprises:
The graph data included in the second graph data set and the first graph data set included in the second graph data set are stored in the second graph data set based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set The step of distinguishing the graph data overlapping among the included graph data
And identifying the uniqueness of the graph data.
제1항에 있어서,
상기 제1 그래프 데이터 세트를 생성하는 단계는,
각각의 게임 유저들을 구별할 수 있는 식별키를 이용하여 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함되는 그래프 데이터를 생성하는 단계
를 포함하는 그래프 데이터의 고유성 식별 방법.
The method according to claim 1,
Wherein generating the first graph data set comprises:
Generating graph data included in the first graph data set using an identification key that can distinguish each game user
And identifying the uniqueness of the graph data.
제7항에 있어서,
상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함되는 그래프 데이터를 생성하는 단계는,
각 게임 유저의 식별 정보를 나타낼 수 있는 정점 정보와 간선 정보를 이용하여 상기 그래프 데이터를 생성하는,
그래프 데이터의 고유성 식별 방법.
8. The method of claim 7,
Wherein the generating the graph data included in the first graph data set comprises:
Generating graph data by using vertex information and trunk information that can represent identification information of each game user,
How to identify the uniqueness of graph data.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 및 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터는,
각 게임별로 게임을 플레이한 게임 유저를 표현하는 고유 정보를 포함하는,
그래프 데이터의 고유성 식별 방법.
The method according to claim 1,
The graph data included in the first graph data set and the graph data included in the second graph data set,
And a game device for playing the game,
How to identify the uniqueness of graph data.
삭제delete 제1항 내지 제8항 및 제10항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록매체.
A computer-readable recording medium recording a program for performing the method of any one of claims 1 to 8 and 10.
프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
제1 그래프 데이터 세트를 생성하고,
데이터베이스로부터 이전에 생성된 제2 그래프 데이터 세트를 로드하고,
상기 제1 그래프 데이터 세트 및 상기 제2 그래프 데이터 세트 각각을 구성하는 그래프 데이터의 식별자를 서로 비교하여 그래프 데이터의 식별자 변화를 추적하고,
상기 추적 결과에 기초하여 각 그래프 데이터의 변화 타입을 나타내는 레이블을 할당하고,
상기 프로세서는,
상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 시간에 따른 변화 타입에 대응하는 레이블을 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 각 그래프 데이터에 할당하고,
상기 할당되는 레이블은, 병합, 유지, 분할, 및 신규 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는,
그래프 데이터의 고유성 식별 장치.
A processor,
The processor comprising:
Generating a first graph data set,
Loading a second graph data set previously generated from the database,
And the identifier of the graph data constituting each of the first graph data set and the second graph data set are compared with each other to track an identifier change of the graph data,
Assigning a label indicating a change type of each graph data based on the tracking result,
The processor comprising:
A label corresponding to a change type of the graph data with respect to time according to an identifier of the graph data included in the first graph data set and an identifier of the graph data included in the second graph data set, To the respective graph data included in the graph data,
Characterized in that the assigned label is one of merging, maintaining, dividing, and new.
Apparatus for identifying the uniqueness of graph data.
제13항에 있어서,
상기 제1 그래프 데이터 세트 및 상기 제2 그래프 데이터 세트를 저장하는 데이터베이스
를 더 포함하는 그래프 데이터의 고유성 식별 장치.
14. The method of claim 13,
A database for storing the first graph data set and the second graph data set;
Further comprising: means for identifying the uniqueness of the graph data.
제13항에 있어서,
상기 프로세서는,
게임별 게임 유저들의 로그 데이터에 기초하여 상기 제1 그래프 데이터 세트를 생성하는,
그래프 데이터의 고유성 식별 장치.
14. The method of claim 13,
The processor comprising:
Generating the first graph data set based on log data of game users per game,
Apparatus for identifying the uniqueness of graph data.
제13항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 병합이 발생하였는지 여부를 판단하는,
그래프 데이터의 고유성 식별 장치.
14. The method of claim 13,
The processor comprising:
Determining whether merging of graph data occurs based on an identifier of the graph data included in the first graph data set and an identifier of the graph data included in the second graph data set;
Apparatus for identifying the uniqueness of graph data.
제13항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 분할이 발생하였는지 여부를 판단하는,
그래프 데이터의 고유성 식별 장치.
14. The method of claim 13,
The processor comprising:
Determining whether the graph data has been segmented based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set,
Apparatus for identifying the uniqueness of graph data.
제13항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 상기 제1 그래프 데이터 세트에서 새로운 식별자를 가지는 그래프 데이터가 생성되었는지 여부를 판단하는,
그래프 데이터의 고유성 식별 장치.
14. The method of claim 13,
The processor comprising:
Determining whether or not graph data having a new identifier is generated in the first graph data set based on the identifier of the graph data included in the first graph data set and the identifier of the graph data included in the second graph data set doing,
Apparatus for identifying the uniqueness of graph data.
제13항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제2 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터와 상기 제1 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터 중 서로 중복되는 그래프 데이터를 제거하는,
그래프 데이터의 고유성 식별 장치.
14. The method of claim 13,
The processor comprising:
The graph data included in the second graph data set and the graph data included in the first graph data set are removed,
Apparatus for identifying the uniqueness of graph data.
삭제delete 이전에 생성된 그래프 데이터 세트를 저장하는 데이터베이스;
게임별 게임 유저의 로그 데이터에 기초하여 새로운 그래프 데이터 세트를 생성하고, 상기 이전에 생성된 그래프 데이터 세트와 상기 새로운 그래프 데이터 세트 각각에 포함된 그래프 데이터의 식별자 변화를 비교하고, 상기 비교 결과에 기초하여 각 그래프 데이터의 변화 타입을 나타내는 레이블을 할당하는 프로세서; 및
상기 프로세서에 의해 실행 가능한 인스트럭션들(instructions)을 저장하는 메모리를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 이전에 생성된 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자와 상기 새로운 그래프 데이터 세트에 포함된 그래프 데이터의 식별자를 기준으로, 그래프 데이터의 시간에 따른 변화 타입에 대응하는 레이블을 상기 새로운 그래프 데이터 세트에 포함된 각 그래프 데이터에 할당하고,
상기 할당되는 레이블은, 병합, 유지, 분할, 및 신규 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는,
그래프 데이터의 고유성 식별 장치.A database for storing previously generated graph data sets;
Generating a new graph data set based on the game log data of each game user, comparing the graph data set generated before and the graph data set included in each of the new graph data sets with each other, And assigning a label indicating a change type of each graph data; And
A memory for storing instructions executable by the processor,
The processor comprising:
A label corresponding to a change type of the graph data with respect to time according to the identifier of the graph data included in the previously generated graph data set and the identifier of the graph data included in the new graph data set, To the respective graph data included in the graph data,
Characterized in that the assigned label is one of merging, maintaining, dividing, and new.
Apparatus for identifying the uniqueness of graph data.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20150115876A (en) * 2013-02-01 2015-10-14 마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨 Controlling application tracing using dynamic visualization
KR20180086169A (en) * 2016-10-31 2018-07-30 넷마블 주식회사 Method, server, system and computer program for providing real-time customized information to game user

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