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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