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相似文献
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1.
图数据模型广泛应用于各种具有复杂关联数据的领域.针对现有音乐数据模型与查询语言在功能上的缺陷,首先提出了一个基于图的音乐数据模型Gra-MM,用图数据模型对复杂音乐数据进行建模,定义了图逻辑数据结构以及相关的图代数操作,然后给出了建立在Gra-MM之上的音乐数据查询语言Gra-MQL,定义了查询语言的BNF定义.Gra-MQL能够较好地处理音乐数据之间的复杂关联,同时具有音乐元数据检索和音乐内容数据检索能力,从而满足用户对音乐数据不同层次的查询需求,克服了传统图数据查询语言对复杂关联数据的表达能力有限、不能直接应用于音乐内容检索等不足.最后对实现的音乐数据库原型系统进行了介绍,对原型系统进行测试并给出实验数据,证明了模型以及查询语言的可行性.  相似文献   

2.
当前图数据库中的子图同构查询算法主要是依赖倒排索引,然而处理那些具有庞大数据的数据库和复杂的查询愈发成为挑战。研究目的是设计一个算法,使用新的索引作为查询处理的核心,记录查询图的每一个细小改变,并使用一种特殊的数据结构来维护。先是引出一个索引算法,然后逐渐分析整个索引、查询过程,并利用该算法实现一个系统,最后在不同数据集和查询上进行实验。实验证明了该算法具有良好的时间、空间效率和扩展性。新的索引算法能够支持更大的查询图和更加灵活的查询。通过实现的系统和其他系统的对比实验,验证了算法的有效性。  相似文献   

3.
图作为一种表示复杂信息的数据结构,被广泛应用于社交网络,知识图谱,语义网,生物信息学和化学信息学等领域.随着各领域应用的普及和深入开展,如何管理这些复杂图数据是目前图数据库技术面临的巨大挑战.图的相似性查询是图数据管理中的热点问题之一.对图查询问题的研究主要包括图的相似性查询等.本文重点研究基于编辑距离(Graph Edit Distance)的图相似性查询处理问题.首先,通过对目前代表性的问题求解算法分析发现,其提出的过滤规则都具有自己的优缺点和适用性.其次,针对已有方法在过滤阶段自身存在优缺点和适用性的问题,提出一种全新的面向关系型数据库的过滤框架,新的过滤框架可以支持所有已有的过滤规则,从而通过结合不同的过滤规则来优化图相似查询算法以提高查询效率.该方法可以最大程度保留不同过滤规则的优点并克服其缺点,从而对不同查询具有普遍适用性.最后,基于PubChem数据集,通过比较算法在求解查询结果的时间消耗,验证本文提出算法的高效性及可扩展性,实验结果表明,本文提出的方法优于现有算法.  相似文献   

4.
图数据结构广泛应用于各种领域的数据建模.由于测量手段和问题特性的限制,数据的不确定性普遍存在.这种不确定性表现在图结构数据中,形成不确定图.之前对于不确定图数据上查询处理的研究,主要是在不确定的图结构数据上查找某一结构确定的图.然而,针对不确定的图数据,其查询很可能也是不确定的.该项工作主要是实现查询过程中的双向匹配,即对于一个不确定的查询,在不确定的图上,得到查询与图的一个可能性最大的匹配组合.这样的研究是具有现实意义的,通过不确定图上对于不确定查询的匹配,可以找到两个不确定结构间存在的最大相似结构,并度量其相似性.  相似文献   

5.
不确定性是数据的本质特征,对不确定性数据的研究得到了越来越多领域的关注。在总结当前处理历史数据不确定性方法的基础上,针对缺乏处理不确定性历史数据的语义框架问题,基于Neo4j图数据库建立用于处理不确定性历史数据的通用数学模型。该模型以双时态模型、概率模型等为依托,整合了历史数据的时间、不确定性与世系三个方面。并基于Python语言实现了具有CRUD基本操作的存储系统,可动态增加节点之间的关系、存储和检索历史数据、实现了不确定性数据的筛选查询和模糊查询。通过关系型数据库与图数据库中数据的存储方式及存储系统的查询效率对比实验表明,所提出的数学模型扩展性更强,实现系统查询效率更高,在处理大规模不确定性数据的存储和检索方面优势更加明显。  相似文献   

6.
云计算环境下支持复杂查询的多维数据索引机制   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对云计算环境下分布式存储系统的数据索引不支持复杂查询的问题,提出了一种多维数据索引机制M-Index,采用金字塔技术(pyramid-technique)将数据的多维元数据描述成一维索引,在此基础上首次提出前缀二叉树(prefix binary tree,PBT)的概念,通过提取一维索引和PBT有效节点的前缀作为数据在存储系统中的主键.数据根据主键和一致性Hash机制发布到存储节点组成的覆盖网络.设计了基于M-Index的数据查询算法,将复杂查询请求转换成一维查询键值,有效支持多维查询和区间查询等复杂查询模式.理论分析和实验表明,M-Index在复杂查询模式下具有良好的查询效率和负载均衡.  相似文献   

7.
大规模图数据匹配技术综述   总被引:7,自引:0,他引:7  
在大数据时代海量的多源异构数据间存在着紧密的关联性,图作为表示数据之间关系的基本结构在社交网络分析、社会安全分析、生物数据分析等领域有着广泛应用.在大规模图数据上进行高效地查询、匹配是大数据分析处理的基础问题.从应用角度对用于图查询的图数据匹配技术的研究进展进行综述,根据图数据的不同特征以及应用的不同需求对图匹配问题分类进行介绍.同时,将重点介绍精确图匹配,包括无索引的匹配和基于索引的匹配,以及相关的关键技术、主要算法、性能评价等进行了介绍、测试和分析.最后对图匹配技术的应用现状和面临的问题进行了总结,并对该技术的未来发展趋势进行了展望.  相似文献   

8.
在大数据时代,针对不同场景下如何保持数据高效查询受到持续关注,但是对通过改进数据的存储管理技术来提高查询效率还有待进一步研究。因此,结合图数据结构类型多变、应用场景丰富、数据集价值高等优势,提出了一种利用关系-图数据模型协同存储数据的模式,并设计了用户查询感知的自适应存储优化技术来解决多数据模型的数据存储冗余优化问题。通过分析不同引擎处理不同的查询得出每种引擎对应的不同查询性能和多数据模型存储存在的数据冗余问题,提出用户查询感知的自适应存储技术。再结合用户历史查询及查询特点,利用基于启发式规则的优化算法完成多数据模型的数据存储优化。  相似文献   

9.
标签图常用于智能交通网、生物信息网等新兴领域的建模。子图查询作为图数据分析的关键问题,引起了研究者的广泛关注。对现有子图查询算法的研究发现,随着图数据规模增大且频繁更新,传统子图查询算法普遍存在查询效率低,存储开销大,忽略顶点标签信息等问题。为此,提出了一种支持大规模动态标签图子图查询的层次序列索引(Dynamic Hierarchical Sequence,DHS),该索引提取数据图中带有顶点编号的层次拓扑序列关系以实现子图查询;针对图的动态变化,提出了更新点拓扑扩展式索引维护策略,仅从局部变化顶点及边开始进行增量式更新,大大降低了重建索引造成的巨大开销;提出了基于DHS索引的子图查询方法,仅需将查询图与数据图的层次序列进行匹配即可获得候选集,并在其上利用关系匹配策略获得最终查询结果。实验证明提出的方法在保证高效查询的同时降低了索引的创建及维护时间,提高了子图查询效率。  相似文献   

10.
李瑞远  洪亮 《软件学报》2018,29(6):1792-1812
子图匹配是图论中最基本的操作.研究子图匹配的一个变种,即:在一个节点拥有若干元素的大图数据库中,找到与给定查询图结构同构并且对应节点元素的加权集合包含度大于给定值的所有子图,称作基于包含度的子图匹配(subgraph matching with inclusion degree,简称SMID).该查询能够应用于多种场景,包括论文检索、社区发现、企业招聘等.为高效实现SMID,设计了同时包含节点元素和图结构信息的数据签名与查询签名,在离线处理阶段,利用数据签名为数据图建立动态签名树(DS-Tree),以加快在线处理时图节点的匹配过程.为解决DS-Tree占用空间大的问题,设计了一种DS-Tree压缩方法,在对查询效率影响不大的情况下减小了索引空间.为进一步加快查询效率,还提出了支配子图查询算法.在真实数据和人工数据上的实验结果表明,所提出的方法在效率和扩展性方面优于现有其他方法.  相似文献   

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