大规模标签图中的动态Top-K兴趣子图查询

针对传统算法由于时间或空间复杂度过高而难以实现规模大且动态变化情况下标签图的Top-K子图查询问题,提出一种适用于大规模标签图的动态Top-K兴趣子图查询方法DISQtop-K。该方法建立了包括节点拓扑结构特性（NTF）索引和边特性（EF）索引的图拓扑结构特性（GTSF）索引,利用该索引可有效剪枝过滤不满足限制条件的无效节点及边;基于GTSF索引提出了多因素候选集过滤策略,通过对查询图候选集进一步剪枝以获得较少的候选集;考虑到图的动态变化可能对匹配结果产生影响,提出了Top-K兴趣子图匹配验证方法——DISQtop-K,将匹配验证过程分为初始匹配和动态修正两个阶段,以尽可能保证查询结果的实时、准确。大量实验结果表明,相比RAM、RWM算法,DISQtop-K方法的索引创建时间较短且占用空间较少,能有效处理大规模标签图中的动态Top-K兴趣子图查询。     

图结构XML文档上子图查询的高效处理算法

研究了图结构XML数据上子图查询处理,给出了一系列高效的处理算法.基于可达编码,首先提出基于哈希的结构连接算法(HGJoin)来处理图结构XML数据上的可达查询.然后,该算法被扩展来处理特殊的二分图查询.基于这些算法和所给出的代价模型,提出了一般DAG子图查询的处理算法和查询优化策略.这些算法经过简单修改即可有效地处理一般的子图查询.理论分析和实验结果表明,算法具有较高的效率.     

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,...     

不确定图上的高效top-k近邻查询处理算法

图的不确定性普遍存在,研究不确定图的高效查询处理具有重要意义.文中提出了不确定图上一种新型查询——近邻查询.给定一个查询标签集R和距离约束σ,在不确定图G上进行近邻查询是要找到标签集包含R并且任意两个顶点间距离不超过σ的匹配顶点集.为解决该问题,文中首先提出了“可靠期望距离”,然后基于可靠期望距离建立了高效的近邻关系图...     

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.     

层次序列索引的大规模动态标签图子图查询

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。     

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.     

基于包含度的子图匹配方法

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.     

XML数据流上基于关键字的多查询处理

试图将基于XML文档的关键字查询技术引入数据流环境中,在同时处理大量基于关键字的查询的基础上为用户返回有意义的数据片段.提出了一种基于有向无环图的索引来高效组织大量基于关键字的查询,用以降低查询匹配的代价;针对数据流的特点,提出了一种基于栈的临时结果缓存方法,用于过滤大量查询无关的数据节点;通过实验从不同角度对提出的算法的各项性能指标进行了实验验证.     

P2P环境下面向不确定数据的Top-k查询

分布式环境中的top-k查询已经有了广泛的研究.由于仪器不精确和网络延时等原因,大多数分布式数据都存在不确定性.文中基于水平分布在P2P网络中的不确定数据提出了一个有效的top-k查询处理方法.首先利用Quad-tree构建一个分布式的不确定数据的索引,并基于索引提出了一个空间剪枝算法.然后,根据局部top-k概率与全...