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J-GLOBAL ID：201202222151565557   整理番号：12A1564128

PEGASUS:クラウド中の巨大規模のグラフマイニング

PEGASUS: MINING BILLION-SCALE GRAPHS IN THE CLOUD

著者 (3件)： KANG U (Carnegie Mellon Univ.) ,  CHAU Duen Horng (Carnegie Mellon Univ.) ,  FALOUTSOS Christos (Carnegie Mellon Univ.)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.7  ページ： 5341-5344  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビッグデータの時代となり,Webやソーシャルネットワークなどの巨大グラフを解析し,パターンや異常を発見する技術が大きな課題となっている。既存のグラフマイニングアルゴリズムは,グラフが主メモリかせいぜい1ディスクに収まるという前提で設計されているため,上記グラフの解析は不可能である。本論文は,未構造化データを超並列処理するMAPREDUCEのオープンソース版であるHADOOPを利用した,オープンソースペタスケールグラフマイニングライブラリPEGASUSの開発を述べた。グラフマイニングは,行列・ベクトル乗算の反復により記述できるという観察から,GIM-V(一般化反復行列・ベクトル乗算)と呼ぶプリミティブを開発した。PEGASUSによる,構造解析,固有値ソルバー,推論,記憶とインデクシング,の解決方法を示した。実験による性能評価と,実世界グラフで発見した興味深い事例を述べた。

シソーラス用語： *知識獲得 ,  検出 ,  データ ,  Web【情報システム】 ,  情報ネットワーク ,  *グラフ ,  超並列処理 ,  ライブラリ【計算機】 ,  *行列 ,  逐次近似 ,  構造解析 ,  固有値問題 ,  性能評価 ,  計算機利用 ,  知識発見
準シソーラス用語： クラウドコンピューティング ,  *グラフマイニング ,  ソーシャルネットワーク ,  *ネットワークグラフ ,  パターン発見 ,  ビッグデータ ,  異常検出 ,  *行列乗算

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： クラウド ,  規模 ,  グラフマイニング