2010年12月22日水曜日

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

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