云计算环境下面向大图的并行子图匹配技术的研究与实现的任务书.docx

云计算环境下面向大图的并行子图匹配技术的研究与实现的任务书
任务书
一、任务背景
随着云计算技术的不断发展和应用，已经成为当今信息技术的重要组成部分。其中，云计算环境下面向大图的并行子图匹配技术，是图形计算领域的重要研究内容。在云计算环境下，由于云资源丰富，计算能力强大，并行计算技术得到了广泛的应用和发展。因此，利用云计算资源实现面向大图的并行子图匹配技术的研究具有重要的意义。
二、任务目标
1.了解云计算环境下的并行计算技术和子图匹配算法的基本知识。
2.研究大图的分布式存储和计算模型，掌握分布式图数据库的设计与实现方法。
3.研究大图子图匹配算法，并利用并行计算技术实现大规模的子图匹配问题，并设计相应的算法与模型。
4.设计并实现大规模的子图匹配系统，实现基于云计算环境的分布式计算和通信，实现高效率和高质量的子图匹配。
三、任务内容
1.学习云计算环境下的分布式计算和通信技术，并了解图形计算的相关知识。
2.研究大图并行存储和计算模型，选择合适的分布式图数据库，设计基于云计算环境的图数据库，并实现大规模图数据的存储和管理。
3.了解子图匹配算法的基本理论和应用场景，并掌握大规模子图匹配算法的设计和实现方法。
4.针对大规模子图匹配问题，设计并实现子图匹配系统，该系统主要包括子图的建立、特征抽取、匹配计算和结果输出等模块，实现基于云计算环境下的分布式计算和通信模型。
四、任务计划
阶段一（2周）：学习云计算环境下的分布式计算技术，并掌握分布式计算模型和基本通信协议，熟悉云数据库的搭建和使用方法。
阶段二（2周）：了解基于云计算环境下的大图存储和计算模型，研究大规模图数据库的设计和实现方法，并进行测试验证。
阶段三（4周）：研究大规模子图匹配算法，设计并实现子图匹配系统，实现基于云计算环境下的分布式计算和通信等模型。
阶段四（2周）：测试子图匹配系统的性能和精度，并预发布系统和论文。
五、任务考核
1.中期阶段考核：评估参与者的学习和研究进度，包括任务完成情况、所涉及知识的掌握程度、技能的熟练程度等。
2.最终成果考核：评估参与者的成果，包括子图匹配系统的性能和精度等方面。经审核合格者授予证书证明。
六、任务要求
1.任务参与者需要熟悉分布式计算、图形计算和云计算技术，以及相关编程语言和开发工具等。
2.任务参与者需具备良好的团队协作能力和沟通能力。
3.任务参与者需要按照任务计划完成任务并提交相应的文献综述、设计和实现报告等。
4.参与完成的子图匹配系统和论文须经过严格评审，确保质量。
七、任务支持
1.本任务将提供必要的学习资料、开发工具和技术支持，协助参与者完成任务。
2.任务完成者会获得可以证明其完成了任务的证书，为后续求职和升级提供帮助。
八、任务报酬
任务报酬具有竞争性，将根据完成任务的质量给予相应的奖励，并可能被用于任务改进和更新知识库。
任务书共分为八个部分：任务背景、任务目标、任务内容、任务计划、任务考核、任务要求、任务支持和任务报酬。此任务书主要是针对云计算环境下面向大图的并行子图匹配技术的研究与实现作出的要求和说明，主要涉及研究内容、任务计划和任务要求等方面。任务执行者需要具有相关的技术能力，按照任务计划完成相关任务，并提交相关报告完成考核。任务完成者能获得相应的奖励和证书。