| 研究課題/領域番号 |
15K00428
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 会津大学 |
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研究代表者 |
Paik Incheon 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (70336478)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | Service Discovery / Service Network / Big Data Infrastructure / Map-Reduce Algorithm / Task Allocation / Big Data Processing / Social Service Network / Scale Free Network / Map-Reduce Operation / Service Graph / Distributed Processing / Big Data / Hadoop / Map-Reduce / Deep Learning / Graph Partition |
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| 研究成果の概要 |
本研究はHadoopビックデータ下部の上、Global Social Service Network (GSSN)を生成し、その上、大量のサービスの発見をより早くすることである。
本研究の寄与として、初め、Map-Reduce GSSN(MR-GSSN)と呼ぶ、Hadoopの上動く並列計算のためのM-Rアルゴリズムを開発して18台のノードの上、30倍の早いスピードで計算した。次には、MR-GSSNの上、サービスの発見の性能を効果的に評価する方法を開発した。最後は、その他の応用として、分散コンピューティング環境の下、より効果的にタスクを割り当てをするアルゴリズムを開発した。
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