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。     

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,...     

大规模图数据匹配技术综述

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.     

SQM:基于Spark的大规模单图上的子图匹配算法

针对大规模数据图下基于回溯法的子图查询算法的准确率低、开销大等问题，为提高查询准确率，降低大图下的查询开销，提出一种基于Spark的子图匹配（SQM）算法。首先根据结构信息过滤数据图，再将查询图分割成基本查询单元；然后对每一个基本查询单元分别匹配后进行Join操作；最后运用并行化提高了算法的运行效率，减小了搜索空间。实验结果表明，与Stwig、TurboISO算法相比，SQM算法在保证查询结果不变的情况下，速度提高了50%。     

支持动态图数据的子图查询方法

近年来,子图查询作为图数据库管理的一项重要课题受到国内外学者的广泛关注。在现实应用中大部分图数据是频繁更新的,而现有方法对图数据的频繁更新的维护代价较高。子图查询本身就是NP完全问题,在动态图数据上子图查询问题就变得更加困难。针对上述问题,提出了支持动态图数据的子图查询方法。该方法首先构造出每张图的拓扑层次序列作为索引,在序列中加入标号以便数据更新后对索引进行维护,再根据序列间的匹配关系过滤出候选集合,最后采用图同构算法验证候选集中的图,最终得到结果集合。该方法的索引构造简单且体积小,并且在图数据库更新后无需重构索引,不仅支持动态图数据上的子图查询,在静态图数据上也表现出良好的性能。     

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。     

基于资源描述框架图切分与顶点选择性的高效子图匹配方法

在SPARQL查询过程中，含有复杂结构的资源描述框架（RDF）图的查询效率低下。为此，通过分析几种RDF图的基本结构与RDF顶点的选择性，提出RDF三元组模式选择性（RTPS）——一种基于RDF顶点选择性的图结构切分规则，以提高面向RDF图的子图匹配效率。首先，根据谓词结构在数据图与查询图中的通性建立RDF相邻谓词路径（RAPP）索引，将数据图结构转化为传入-传出双向谓词路径结构以确定查询顶点的搜索空间，并加快顶点的过滤；接着，通过整数线性规划（ILP）问题计算建模将复杂RDF查询图结构分解为若干结构简单的查询子图，通过分析RDF顶点在查询图中的相邻子图结构与特征，确立查询顶点的选择性以确定最优切分方式；然后，通过RDF顶点选择性与相邻子图的结构特征来缩小查询顶点的搜索空间范围，并在数据图中找到符合条件的RDF顶点；最后，遍历数据图以找到与查询子图结构相匹配的子图结构，将得到的子图进行连接并将其作为查询结果输出。实验采用控制变量法，比较了RTPS、RDF子图匹配（RSM）、RDF-3X、GraSS与R3F的查询响应时间。实验结果充分表明，与其他4种方法相比，当查询图复杂度高于9时，RTPS的查询响应时间更短，具有更高的查询效率。     

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.     

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.     

高效多子空间Skyline查询处理算法

随着Skyline查询应用的增多,子空间Skyline查询成为热点。针对实际应用中用户从多角度审视某一数据集的需求,充分研究了多子空间Skyline查询问题。在分析现有子空间Skyline查询算法解决该问题不足的基础上,提出了子空间立方体群(subspace skycube group,SSG)结构,并给出了基于该结构的同时计算任意多个子空间Skyline查询的MSSC(multiple subspace skycube)算法。该算法采用子空间候选集(subspace candidate sets,SCS),并充分利用了子空间立方体群结构中各子空间Skyline结果间的共享关系;在此基础上,算法采用求和过滤以及最大值过滤等方法,对数据集进行剪枝和过滤,从而进一步提高算法效率。最后,分别用人造数据和真实数据对算法进行实验,并与现有算法进行比较,结果表明MSSC算法可以高效地解决多子空间Skyline查询问题。     

多编码树GPU并行轴心子图匹配

子图同构问题是非确定多项式(NP)完全问题,而轴心子图同构是一种特殊的子图同构问题.针对现在已经有许多高效的子图同构算法,然而对于轴心子图同构问题目前并没有基于GPU的搜索算法,且通过改造已有的子图同构算法来解决轴心子图匹配问题会产生大量不必要的中间结果这一问题,提出了一种基于GPU的轴心子图同构算法.首先,通过一种新...     

一种新的频繁子图挖掘算法

传统Aprior频繁子图挖掘算法中存在大量冗余子图.针对该问题,提出一种新的频繁子图挖掘算法(GAI).介绍一种三层MADI索引结构,用于存储图集的信息,以减少图集的扫描次数,通过扩展ETree树构造频繁子图,并用表来存储候选子图,避免扩展过程中冗余图的产生以及对整个数据库的扫描,从而简化支持度的计算,提高图/子图同构...     

基于RDF图结构切分的高效子图匹配方法

针对在SPARQL查询处理中,随着查询图结构逐渐复杂而导致基于图的查询效率愈发低下的问题,通过分析几种资源描述框架（RDF）图的基本结构,提出了一种基于查询图结构切分的子图匹配方法——RSM。首先,将查询图切分为若干结构简单的查询子图,并通过相邻谓词结构索引来定义查询图节点的搜索空间;然后,通过相邻子图结构来缩小搜索空间范围,在数据图中根据搜索空间中的搜索范围找到符合的子图结构;最后,将得到的子图进行连接并作为查询结果输出。将RSM与RDF-3X、R3F、GraSS等主流查询方法作比较,对比了各方法在不同数据集上对于复杂程度不同的查询图的查询响应时间。实验结果充分表明,与其他3种方法相比,在处理结构复杂的查询图时,RSM的查询响应时间更短,具有更高的查询效率。     

基于信息熵的子图匹配算法

子图查询是指输入一个图数据库和查询子图,输出图数据库中包含查询子图的图集合,它广泛应用于社会网、生物网和信息网的查询应用中。目前的子图查询算法大多采用静态消耗测算模式,此类测算模式在图中点数和连接边数呈指数分布时,会在少数节点上花费较多时间遍历其邻节点,导致查询算法效率低下。根据信息熵在信息度量中的作用,将条件信息熵作为启发式匹配的依据,提出了基于信息熵的子图匹配算法。实验表明,基于信息熵的子图匹配算法具有更高的查询效率,且在指数分布的数据集上效果更明显。     

一种多到一子图同构检测方法

提出一种方法来解决从多个小图到一个大图的子图同构检测问题,其中多个小图是预先给定的,而大图是用户在线提交的.首先,基于DFS 编码提出一种小图集合的压缩组织方法;其次,提出一种带有前向剪枝技术的从多个小图到一个大图的子图同构检测算法.另外,给出一种有效的基于数据挖掘的索引技术.分析和实验结果证实,所提出方法的在线计算代价远小于现有方法,在线执行时间比现有方法快约一个数量级,离线构造时间快一个数量级以上.     

子图同构验证算法OES

提出一种新的子图同构验证算法OES,采用逐条边验证的方法寻找子图同构映射,以确定查询图是否为某个数据图的子图,通过调整边的验证顺序,提高算法的执行效率。给出一种为查询图的边打分的方法,每条边的得分越低,表明其剪枝效率越高,按照分数由低到高的边序验证可以取得较好的验证效率。