【摘 要】
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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
【机 构】
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College of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096
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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。
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