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新メンバの演習成果報告会

2014/06/28 3:17 に Masashi Hojo が投稿   [ 2014/07/03 3:13 に更新しました ]
2014年度から首藤研に所属したメンバが前期に取り組んだ演習の成果を報告します。
Googleのエンジニアの方とGoogleでインターンシップを経験された方がゲストトークをしてくださいます。

日時:2014年7月4日 17:00 ~ 
場所:東京工業大学 西8号館W棟8F 809
費用:懇親会費(〜3000円の予定)

プログラム:
17:00 ~ 19:00 課題発表
19:00 ~ 20:30 ゲスト 御講演
20:30 ~ 懇親会(その場で)

*ゲスト*
Google Inc.
Software Engineer
稲葉一浩 様

慶應義塾大学
河野研究室 修士2年
鈴木勇介 様
・2013年度の Google Japan Summer Internship にて Chrome の開発を経験された方です。

*首藤研メンバ*
加藤裕也 (M1)
「Apache Giraphにおけるソーシャルネットワーク上の情報伝達モデルの実装」
Hadoopを利用した大規模グラフ処理フレームワークGiraphを利用し,Hadoopクラスタ上にSNSでの情報伝達モデルを実装した.この情報伝達モデルでは,あるノードから発信された情報が一定の期間を経てどのように伝わっているか,その伝播範囲を計算する.また,実行時のワーカ数を変化させた場合の実行性能への影響を計測した.

又川尚樹 (B4)
「WebRTC を用いたメッシュ型ALMの実装」
WebRTCとは,Webブラウザ利用者同士でのP2P通信を実現するために導入されたブラウザAPIである.一方ALM(Application Layer Multicast)とは,ツリー型やメッシュ型のP2Pネットワークを用いて,配信元にかかる負荷を抑えつつ1対多のデータ配信を行う手法である.今回の演習では,WebRTCを用いてGoogle Chromeのタブをノードとしたメッシュ型P2Pネットワークを構築し,その上でのALMの挙動を調査した.

新田健二 (B4)
「Cassandra上演算の実装による性能向上」
Cassandra上にて大量のデータを用いて演算を行う場合、各ノード間のI/Oにより多大な負荷が発生すると考えられる。今回は送受信するデータ量を軽減するためにデータを保持しているノードで予め特定の演算を行うような機能を実装し、クライアント側で演算した場合と性能を比較した。

三津山修平 (B4)
「噂の伝播モデルを用いたツイート拡散のシミュレーション」
Twitterの各ユーザーを各ノードとして、hadoop上で噂の伝播モデルに基づいて、あるノードで発生した情報を他ノードに伝播確率pで伝播していくプログラムを作成しました。そのプログラムとTwitterのデータを使い、クラスタ上で大規模なシミュレーションを行って、伝播確率pとメッセージの送量の関係についての調査を行いました。
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