スケジュール管理（研究的な意味ではなく）

自分がいつ授業があるか、いつの就職説明会に興味があるか、いつレポート締め切りに追われているか、いつ試験があるか、いつ東京を離れているか、etcetc...、などの情報は逐次カレンダーに追加しています

http://www.google.com/calendar/embed?src=fpmuacke.2c%40gmail.com&ctz=Asia/Tokyo

万が一、私のカレンダーの閲覧権限を持っていないという方がいらっしゃいましたら、ご連絡ください

StreamGraph 研究の方向性とか

グラフ関連の研究ということで、2つのビジョンがある。

1. 既存のバッチ型グラフ処理システム(ex. PEGASUS(GIM-V))のGPU高速化
2. Framework for incremental graph processing
   

前者について

• PageRank, RWRなどのGPU実装に関する研究は既にある
• GIM-Vはそんなに汎用的な計算モデルでもない
• ⇒GIM-VをGPU実装しても、既存研究に対してあまり差別化できない？
  

のであまり研究テーマとして魅力を感じない。

後者の方を見ると

• incrementalなPageRank計算アルゴリズムが存在
• ⇒各マイニングアプリケーションに特有のインクリメンタルな計算モデルはある
• 汎用的なインクリメンタルなグラフ処理の計算モデルを提唱したい
  

インクリメンタルグラフ処理システムの研究を行うために

• インクリメンタルGIM-V (or other) を実装
• その上でPageRankアルゴリズムを実装
• バッチ処理とのgapを調べる
  

===
まとめ：やりたいこと

• インクリメンタルなグラフ処理の計算モデルの提唱

まずはじめに

• incrementalなPageRank計算アルゴリズムについて理解
• incremental GIM-V (or other) on System S (or Hadoop, or StreamScale) の実装
  

メモ

並列分散環境下におけるデータストリームグラフ処理に対して、ネットワークインテンシブなアプリケーションのための、ネットワークコストを削減するデータ（タスク）配置手法を考える

……その前に、
・バッチグラフ処理での配置手法に関する研究を調べる
・バッチ処理一般（MapReduceなど）における配置手法に関する研究を調べる

===================================
そもそも研究がどういう方向性に行くのかまだ決まっていない……アイディアがどこからともなくふってくるわけでもないので、いろいろ調べてみるしかないのかも