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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-26 16:45 ［招待講演］基調構造に基づいた大規模グラフ処理の超高速化とその応用 ○塩川浩昭（筑波大）  CQ2024-20 |
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| 抄録 | （和） | グラフデータは複雑かつスキーマを持たないデータエンティティを表現できることから，ソーシャルデータ分析や化合物分析，通信最適化などの幅広い分野において重要なデータモデルとなっている．一方で，情報通信技術や各種デバイスの発展に伴い我々が活用することができるグラフデータの規模は日々増大している．これに対して多くのグラフデータ処理は一般的に計算量が大きく，実践的な応用場面においてその膨大な計算時間が技術開発の障壁となっている．本講演では大規模なグラフデータを対象とした分析・検索アルゴリズムの超高速化に関する研究成果について紹介する．具体的には，本講演ではグラフデータに内在する基調構造を活用した(1)グラフクラスタリング，(2)最大密部分グラフ探索，ならびに(3)相関部分グラフ探索の高速化アルゴリズムについて述べる．また，本講演ではこれらの研究成果を用いたケーススタディについても紹介し，超高速なグラフデータ処理技術の有効性についても議論する． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | グラフデータ / 大規模データ処理 / グラフデータベース / / / / / |
| （英） | Graph data / Big data analysis / Graph database / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 90, CQ2024-20, pp. 19-24, 2024年6月. | |
| 資料番号 | CQ2024-20 | |
| 発行日 | 2024-06-19 (CQ) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CQ2024-20 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
| 開催期間 | 2024-06-26 - 2024-06-28 |
| 開催地（和） | イーフ情報プラザ (久米島) |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク性能、社会通信システムの理解と設計・管理、仮想空間/メタバース、実空間センシング、グラフ解析、機械学習、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2024-06-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 基調構造に基づいた大規模グラフ処理の超高速化とその応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Efficient Large-scale Graph Analytics and Its Applications via Graph Motifs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | グラフデータ / Graph data |
| キーワード(2)（和/英） | 大規模データ処理 / Big data analysis |
| キーワード(3)（和/英） | グラフデータベース / Graph database |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塩川 浩昭 / Hiroaki Shiokawa / シオカワ ヒロアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. Tsukuba) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-26 16:45:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2024-20 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.90 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-06-19 (CQ) |
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