基于最小生成树的图数据库索引算法

对复杂数据进行图模式建模近几年越来越流行,因此,在查询执行的优化过程中图索引技术变得至关重要.研究了图模式的索引问题,并且提出了一种近似的索引方法,称为MSTA方法.MSTA方法利用最小生成树结构作为索引特征,依据最小生成树边序列的包含关系和基于最大公共子图的图距离度量,将最小生成树组织到一个称为MST树的索引结构中.MST树索引结构可以高效地支持多种查询,例如子图查询.MSTA方法具备高效的索引性能.在索引大小和索引建立时间方面,传统方法是MSTA方法的数十倍,甚至上百倍.MSTA方法虽然不能返回完整结果,但是可以返回经图距离度量排序最好的部分结果.     

基于拓扑序列的DAG子图包含查询算法研究

图模型具有强大的表达能力,被广泛用于各种应用领域的数据建模.如何在大规模图数据库中进行高效子图包含查询是当前的研究难点之一.由于子图同构是一个NP完全问题,在现有的子图包含查询算法中,基于图特征的索引技术被广泛用来提高查询处理性能,但是这些索引结构的维护代价较高.针对有向无环图提出了一种基于拓扑序列的子图包含查询算法,...     

不确定图数据库中高效查询处理

近年来,在多种领域中产生的大量数据都可以自然地建模为图结构,比如蛋白质交互网络、社会网络等.测量手段的不准确性以及数据本身的性质导致不确定性在很多图数据中普遍存在.文中研究不确定图数据库中的高效查询处理方法.首先给出一种数据模型来表示图的不确定性.鉴于对用户提交的查询图通常会产生大量匹配结果,高效得到概率最大的k个匹配常常更具有现实意义.因此文中形式化提出概率top-k子图匹配查询的问题.为了解决提出的查询问题,以附带概率信息的邻居子图为基础,设计了一种有效的索引结构.另外,提出一种高效的基于索引的查询处理方法.该查询处理方法的核心是一个基于搜索树的匹配算法,其中运用了一种概率剪枝技术来提高性能.实验结果表明,所提出方法具有良好的效率和可扩展性.     

基于Voronoi图的最近邻查询的研究

移动查询点的最近邻查询是移动计算和现实生活应用中一种很基本也很重要的查询类型.基于Voronoi图的最近邻查询在计算几何中已被研究了相当长一段时间.但在以往的研究中基于Voronoi图的最近邻查询究竟是基于何种具体的索引结构去实现对查询空间的搜索的,却很少被提及.本文把传统的R树和Voronoi图在解决最近邻查询问题中的优越性相结合,提出了一种新的索引结构:VR树.进而给出了基于VR树索引结构的1NN查询算法.     

基于双索引的子图查询算法

传统的子图查询算法大多只在图数据库上进行一次挖掘算法,即在图数据库上建立稳定的数据库索引后将不再对索引进行更新.随着查询兴趣的改变或数据库的频繁更新,原有的数据库索引将不再能提供有用的信息来减少查询过程中候选图的数量.为此,提出一种双索引的子图查询算法,同时在数据库和查询流上挖掘频繁子图并建立索引.子图查询和查询流索引的建立同步进行,即使查询兴趣改变,查询流索引也能自适应地更新索引信息来优化查询效率.针对数据库的频繁更新,查询流索引已提供实时的有效信息,数据库索引无需重新建立.实验结果表明,双索引的结合能有效提高查询子图的处理效率.     

面向移动对象的高效预测范围聚集查询方法

预测范围聚集查询是移动对象数据库中重要的查询类型之一.提出了一种PRA树高效预测范围聚集查询索引,对速度域进行规则划分,根据速度矢量大小将移动对象映射到不同的速度桶中,针对每个速度桶,提出了一种聚集TPR树索引,通过在TPR树中间节点中加入聚集信息以减少预测范围聚集查询所需要的节点访问代价.PRA树索引增加了一个建于叶节点之上的Hash辅助索引结构,并采用自底向上的删除搜索算法,具有很好的动态性能和并发性.提出了一种增强预测范围聚集查询EPRA算法,采用更精确的剪枝搜索准则,减少了查询所需要访问的节点代价.实验结果与分析表明,基于PRA树索引的EPRA查询算法具有良好的查询性能,优于通用的TPR*树索引.     

基于特征索引的图相似查询过滤算法

分析图相似查询候选集的产生过程以及特征图之间的关系对候选图集的影响,提出一种基于特征索引的图相似查询过滤算法,使用GIndex算法建立特征图索引结构,通过特征图之间的选择性关系给出一个有序的特征集,并借助特征-图矩阵对数据库进行筛选得到候选图集。实验结果证明,该方法能准确地产生候选图集,从而提高图查询的效率。     

选择-验证-过滤:一种迭代的子图包含查询处理机制

近年来,图模型广泛应用于生物信息、计算化学、语义网等领域.目前,"过滤-验证"机制被广泛用于子图包含查询,即首先根据图数据的特征构造索引,然后根据索引产生候选集,最后对候选集中的每一个图进行子图同构验证.在这类算法中,"过滤"阶段是关注的重点,力争过滤掉更多的数据;而"验证"阶段则只是单纯地进行候选图子图同构检测,并没有进一步优化查询性能的可能.因此,提出了一种新的子图包含查询的迭代处理机制:"选择-验证-过滤",可利用从子图同构验证过程中得到的信息,结合数据库中图数据之间的相关关系,进行迭代查询处理.该机制首先选择数据库中的图与查询图进行同构验证,然后根据本次验证得到的信息,结合图数据之间的子图映射关系,进行迭代查询处理.一旦子图同构验证成功则可直接获得查询结果,而若验证不成功,则可以缩小下次迭代的查询搜索空间.为提高验证成功概率,提出了一种基于搜索空间预测的图选择策略.大量实验表明,该算法具有较"过滤-验证"机制更高的查询处理性能.     

基于关系数据库的关键词查找排序策略

基于关系数据库的关键词查找技术像使用搜索引擎一样获取数据库中相关的数据.针对RDBMS上具体书目索引数据库的关键词查找高效性问题,提出了对返回结果集的一种排序策略.以查询序列与结果元组树之间的相似值作为排序依据,参照传统信息检索系统上关键词查找结果集排序的相似值计算公式,提出数据库上查询序列与结果元组树之间的相似值公式,并分析与重新定义了相关影响因子的标准化函数表达式.通过在简单数据库上的分析验证了该改进是合理的.     

基于路径索引的密集邻域图数据查询方法研究

随着社交网络、生物信息以及web挖掘等应用的不断发展,图结构数据的存储和查询处理越来越得到重视。但是,针对顶点邻域非常密集的场合,如何提高此类顶点的查询效率,现有的研究相对较少。论文在分析了顶点密集领域数据的特点后,提出了一种对顶点密集邻域建立路径索引的策略,有效地解决了此类查询的效率。首先分析顶点密集的邻域的查询模式,并在这些模式上建立路径索引,然后采用B 树方法,对路径索引的存储、更新和查找方法进行了设计实现,最后,采用图数据库NEO4J为基础,对路径索引存储空间和查询性能进行了测试,测试表明,虽然路径索引会占用存储空间,但是能够提高特定的查询处理的性能。