データストリーム処理によるインクリメンタルグラフ処理に向けて(テーマセッション,大規模マルチメディアデータを対象とした次世代検索およびマイニング)
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概要
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大規模かつ成長し続けるグラフ構造を持つデータを,リアルタイム性を考慮して効率よく解析するために,データストリーム処理を用いたインクリメンタルグラフ処理を提案する.そのための計算モデルIncremental GIM-Vを提案し,データストリーム処理系IBM System Sを用いて実装と評価を行い,その上でより効率的で適用範囲の広いデータストリームグラフ処理に向けて議論する.人工データによるPageRankの計算による評価では,グラフ構造変化の及ぶ範囲が全体の50%以内であるときに,インクリメンタルグラフ処理により3.0倍以上高速に計算出来ることを示した.
- 2011-05-30
著者
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