| 研究課題/領域番号 |
18K18057
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
塩川 浩昭 筑波大学, 計算科学研究センター, 准教授 (90775248)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018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 | データベース / グラフ / 問合せ処理 / ビッグデータ / 問合せ / アルゴリズム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では実世界のグラフデータが持つ性質に着眼したグラフ並列処理技術を開発し，大規模グラフに対する多様な問合せ処理問題の高速化手法を開発した．具体的には，(1)大規模重みなし無向グラフに対するコミュニティ問合せ，(2)ヘテロジニアスグラフにおける類似問合せ，(3)属性付きグラフにおける密部分グラフ問合せ，(4)複雑ネットワークに対する範囲問合せについて取り組み，分散並列環境における高速・スケーラブルなアルゴリズム群を開発した．(1)から(4)までにいずれに研究成果においても従来手法と同程度の問合せ処理品質を保証しつつ，10倍から10,000倍程度の高速化を実現した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究が対象とした大規模グラフデータはタンパク質データや化学物質データなどを扱う医療・ライフサイエンス分野，ソーシャルネットワークやWebデータなどを扱うSNSアプリケーションなど，我々の日常生活に密接に関わるデータである．本研究が開発した高速・高精度・スケーラブルな問合せ処理アルゴリズムはこれらの利用場面において，研究や開発サイクルの加速やアプリケーションの利便性向上に大きく寄与する技術である．
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