이 연구는 대규모 속성 그래프에서 노드, 엣지, 경로 가설을 정의하고 샘플링 기반 가설 검정 프레임워크를 제안합니다. 이를 위해 경로 가설 인식 샘플러 PHASE와 이의 최적화 버전 PHASEopt를 개발하여 정확성과 효율성을 높였습니다.
