研究課題/領域番号 |
23H03406
|
研究種目 |
基盤研究(B)
|
配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60080:データベース関連
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
合同審査対象区分:小区分60080:データベース関連、小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
|
研究機関 | 大阪大学 |
研究代表者 |
佐々木 勇和 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (40745147)
|
研究分担者 |
肖 川 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (10643900)
鬼塚 真 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (60726165)
|
研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
配分額 *注記 |
18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円)
2023年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
|
キーワード | グラフデータベース / 深層学習 / システム最適化 |
研究開始時の研究の概要 |
グラフデータは実世界における人・モノ・場所などオブジェクトの多様な関係性を表現可能なデータ構造である.有用性の高さと応用の幅広さから,産学両面にて大規模かつ多様な活用が進んでいる.そのため,グラフデータを適切に管理し,所望のグラフを高速に検索可能なグラフデータベース管理システムの需要は年々大きくなっている. 本研究では,深層学習を活用し,データや,問合せ,計算環境に応じて自動で設定を最適化する自己最適化グラフデータベース管理システムを開発する.要素技術の開発やシステムの実装といった基礎研究だけではなく,産業や自然科学への応用を見据えた有用性検証も実施する.
|