この研究では、大規模な時空グラフクラスタリングにおけるメモリ使用量とトランスファビリティの影響を十分に考慮しています。まず、静的グラフクラスタリング手法と比較して、TGCは明らかにメモリ要件を大幅に削減することが示されています。図2からわかるように、ノード数が増加すると静的手法のメモリ使用量も増加し、最終的にはオーバーフロー問題が発生します。一方でTGCのメモリ使用量も徐々に増加していますが、その範囲は小さく、まだOOM問題から遠いです。
さらに、異なるデータセットでTGCと静的クラスタリング方法の最大メモリ使用量を比較した結果からも明らかなように、TGCは柔軟性を持ってバッチサイズを調整し実際の要件を満たすことが可能です。また、「図3」では異なるバッチサイズで実行時間とメモ リ消費量が基本的 逆比例関係 あ るこ ど を示してい る 。これ は 時間ダイアグ ラム の 方法ご とうちょうじんきょりめんせきれんせつへ の変化 を表現し ております 。これ もまた T GC が 実際 の 要求通り 時間消費や 空間消費 間 のバラン ス を見出す能力 を証明しています。
以上から、「Temporal Graph Clustering」（TGC）は大規模な時空グラフデータセット上で柔軟性を持ちつつも効率良く動作する特性を備えており、「OOM（Out of Memory）」問題回避や領域内外移動等多岐多様な利点を有することが確認されました。