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大规模图计算系统关键技术研究的任务书
任务书：
一、任务背景及意义
大规模图计算系统是指能够进行海量图数据的处理和分析的计算系统。传统的图计算系统由于其计算效率低下、存储空间有限等缺点，在处理大规模图数据时存在很多的问题。但是，近些年来，随着图计算技术的不断发展，不少新的大规模图计算系统已经取得了很好的效果。这些系统包括ApacheGiraph、Stinger、Pregel等。
大规模图计算系统可应用于社交网络、图像识别、数据挖掘、金融分析等各个领域，具有广泛的应用前景。通过大规模图计算系统可以挖掘出诸如社交网络中的社区结构、网络拓扑结构等信息，为实现数据的精准分析提供了基础支持。
在这种背景下，我们需要进行大规模图计算系统关键技术的研究，以更好地实现大规模图数据的处理和分析。
二、研究内容
1.计算模型：要研究大规模图计算系统的计算模型，对现有的模型进行剖析和改进。
2.存储模型：要研究大规模图计算系统的存储模型，对现有的存储模型进行改进和优化。
3.分布式计算技术：要研究分布式计算技术在大规模图计算系统中的应用，探究如何实现高效的分布式计算。
4.任务调度：要研究任务调度算法，在保证任务调度的正确性的前提下，优化任务调度的效率。
5.数据挖掘算法：要研究数据挖掘算法在大规模图计算系统中的应用，探索如何基于大规模图数据实现数据挖掘。
三、研究计划
1.前期调研与分析：对现有的大规模图计算系统进行调研，并对其进行剖析和改进。
2.计算模型的研究：在第一阶段的基础上，对大规模图计算系统的计算模型进行研究和优化。
3.存储模型的研究：在第二阶段的基础上，对大规模图计算系统的存储模型进行研究和优化。
4.分布式计算技术的研究：在第三阶段的基础上，对分布式计算技术在大规模图计算系统中的应用进行研究和优化。
5.任务调度算法的研究：在第四阶段的基础上，对任务调度算法进行研究，实现更高效的任务调度。
6.数据挖掘算法的研究：在第五阶段的基础上，对数据挖掘算法在大规模图计算系统中的应用进行研究和实践。
四、研究成果
1.开发出形成自己特色的大规模图计算系统。
2.发表相关的论文和专利申请。
3.推广自己的技术成果并为企业提供服务。
五、研究团队
本项目需要一支由计算机科学、软件工程、数据挖掘以及信息处理等领域专家组成的新型研究团队，需要具备较强的专业背景知识、良好的团队合作能力以及创新思维能力。
六、预期收益
本项目的研究成果可以填补我国在大规模图数据处理和分析方面的空白，为我国相关领域的发展提供技术支持。通过项目研究，可以进一步推动大数据分析、社交网络分析、金融预警等领域的发展并为实现智慧城市和智能物联网等落地应用打下基础。