【摘 要】
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随着计算机网络技术的发展,在数据分析与数据挖掘领域,网络图逐渐成为数据研究的重要数据形式。针对结构复杂的实体数据相互关联所形成的网络图,需要使用包含不同类型的节点
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随着计算机网络技术的发展,在数据分析与数据挖掘领域,网络图逐渐成为数据研究的重要数据形式。针对结构复杂的实体数据相互关联所形成的网络图,需要使用包含不同类型的节点和边的异质信息网络进行建模。同构子图搜索是异质图挖掘过程中的一个重要问题,指从一个大图中找到与待查询小图同构的所有子图。目前的同构子图搜索算法主要面临两方面问题,一是如何精简过滤,去除冗余遍历;二是如何减少验证次数,提高去重效率。为了提升时间效率和去重率,本文提出一种基于结构性剪枝过滤的算法DSSIS(Distinct Structural Subgraph Isomorphism Search)。该算法通过对可替换节点的剪枝,减少程序的回调次数。实验证明,DSSIS算法能够减少程序回调次数,提高过滤的时间效率。为了提高去重效率,本文提出一种基于哈希索引的去重验证算法Hash-Index,该算法在哈希表中,使用基于节点序号的数值关系,对子图集合建立两个索引。实验表明,Hash-Index算法通过两个数值关系索引的分类,能够减少对子图候选集的遍历次数,从而提高去重验证的效率。
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