项目名称: 云环境下大规模动态图数据查询处理与优化技术研究

项目编号: No.61472169

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 宋宝燕

作者单位: 辽宁大学

项目金额: 82万元

中文摘要: 伴随着互联网和云计算技术的飞速发展,社交网络分析、语义Web分析、生物信息网络分析等多种新型应用的需求快速增长,对大规模图数据处理的要求也更加迫切。然而,由于大数据具有时效性、突发性和社会性等特点,直接导致图不再是静态结构,而在顶点属性、边属性以及拓扑结构上具有高度的动态性,使得传统的大规模图数据查询处理技术无法有效地处理大规模动态图数据。针对大规模动态图数据的高效处理已经成为海量数据管理和高性能计算等领域新的研究热点和难点。因此,本项目围绕大规模动态图数据管理所面临的问题,结合云计算技术的特点,针对云环境下大规模动态图数据的建模与存储技术、分布式索引技术和分布式查询处理与优化技术提出新的解决方案,并设计实现一个支持大规模动态图数据管理的原型系统。该项目的研究工作将为大规模动态图数据管理的应用提供有力的理论支持和良好的解决方案,具有深远的理论研究意义和重要的实际应用价值。

中文关键词: 云计算;图数据;分布式存储;分布式索引;分布式查询

英文摘要: With the rapid development of the Internet and Cloud Computing techniques, the emerging applications like social network analysis, semantic Web analysis and bioinfornatics network analysis grow sharply, leading to the urgent require of processing capalility on large scale graphs. However, the graph data is no longer a static structure and has highly dynamic nature of the vertex attribute, edge attribute and topological structure, because the big data has the characteristics, such as timeliness, sudden and sociality. So, the traditional large scale graph data processing techniques cannot effectively deal with the large dynamic graph data. The efficient processing of the large dynamic graph data has become a new research hotspot and difficulty in areas of massive data management and high-performance computing. Therefore, according to the features of Cloud Computing and the large dynamic graph data management problems, this project proposes the new research plan on Large dynamic graph data modeling and storage techniques, distributed indexing techniques, distributed query processing and optimization techniques on Cloud Computing environments. Finally, a large dynamic graph data management prototype system will be designed and implemented. This study work of the project has the very significant theoretically and practically value to provide strong theoretical support and good solutions for the data management of large dynamic graph.

英文关键词: Cloud Computing;Graph Data;Distributed Store;Distributed Indexing;Distributed Query

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