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.     

一种基于双哈希编码的超图集合查询方法

图数据查询就是在图数据库中查询出满足查询条件的图数据集,索引的构建和查询算法是影响查询效率的关键因素。为在超图查询过程快速、有效得到被查询图q包含的索引项,提出基于双哈希编码的超图集合查询方法。该方法主要利用双哈希的探查序列,让关键字均匀散列在表中各位置,避免存储过程存在的冲突,实现索引的快速查找。实验结果表明,该方法能够减少候选集生成时间和规模,提高查询效率。     

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,...     

一种有效的图索引查询算法

图是一种很强大的工具,在许多应用领域如化学化合物,生物信息,XML文档,图像处理和社会网络等应用中它可以表示其对象及它们之间的关系,而且在模式化复杂的结构数据时图发挥了越来越重要的作用.图的一个最基本的操作是图的查询处理,经典的图查询问题是给出图数据库和一个查询图,从图数据库中找出那些包含查询图作为子图的图.在本文中对于给定的查询图提出了一种有效的索引策略,在图数据库中选取具有判别力的树作为特征树,对这些特征树进行编码,将结构之间的比较转化为编码序列之间的比较,并利用特征树建立索引,提出了两种剪枝策略,过滤掉数据库中与查询图不是精确匹配的图.实验验证了所提出查询处理算法的有用性和有效性.     

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.     

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.     

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。     

不确定图数据库中高效查询处理

近年来,在多种领域中产生的大量数据都可以自然地建模为图结构,比如蛋白质交互网络、社会网络等.测量手段的不准确性以及数据本身的性质导致不确定性在很多图数据中普遍存在.文中研究不确定图数据库中的高效查询处理方法.首先给出一种数据模型来表示图的不确定性.鉴于对用户提交的查询图通常会产生大量匹配结果,高效得到概率最大的k个匹配常常更具有现实意义.因此文中形式化提出概率top-k子图匹配查询的问题.为了解决提出的查询问题,以附带概率信息的邻居子图为基础,设计了一种有效的索引结构.另外,提出一种高效的基于索引的查询处理方法.该查询处理方法的核心是一个基于搜索树的匹配算法,其中运用了一种概率剪枝技术来提高性能.实验结果表明,所提出方法具有良好的效率和可扩展性.     

基于特征索引的图相似查询过滤算法

分析图相似查询候选集的产生过程以及特征图之间的关系对候选图集的影响,提出一种基于特征索引的图相似查询过滤算法,使用GIndex算法建立特征图索引结构,通过特征图之间的选择性关系给出一个有序的特征集,并借助特征-图矩阵对数据库进行筛选得到候选图集。实验结果证明,该方法能准确地产生候选图集,从而提高图查询的效率。     

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。