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,...     

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.     

基于索引的子图查询技术研究进展

图作为表示实体间的数据结构，在社区发现、生物化学分析、社会安全分析等数据关联性要求较高的领域有着广泛的应用。对于大规模数据下进行实时的图查询问题，通过构建合适的索引可以有效降低查询响应时间，提高查询精确度。首先介绍基于索引的子图查询算法的基本结构；然后按索引的构建方式将主流算法分为基于枚举的方法和基于频繁模式挖掘的方法两大类，分别从索引特征、索引结构、应用数据集等方面进行介绍和分析；最后对基于索引的子图查询算法面临的主要问题进行总结和分析，阐述了最新的分布式系统下图查询技术，并对未来趋势进行展望。     

基于增量信息索引的子图查询算法

当前图数据库中的子图同构查询算法主要是依赖倒排索引,然而处理那些具有庞大数据的数据库和复杂的查询愈发成为挑战。研究目的是设计一个算法,使用新的索引作为查询处理的核心,记录查询图的每一个细小改变,并使用一种特殊的数据结构来维护。先是引出一个索引算法,然后逐渐分析整个索引、查询过程,并利用该算法实现一个系统,最后在不同数据集和查询上进行实验。实验证明了该算法具有良好的时间、空间效率和扩展性。新的索引算法能够支持更大的查询图和更加灵活的查询。通过实现的系统和其他系统的对比实验,验证了算法的有效性。     

时序图上动态子图查询优化算法

挖掘时序图中的特定模式,能够有效地发现有价值的信息,并进行预测与决策支持,因此动态子图的查询及索引优化成为时序图研究的一个热点。研究了聚焦在动态子图的快速查询,着重探讨了索引优化,给出了查询模型的定义及基本查询算法。针对查询算法进行索引优化,提出了两种不同的建立索引的方法,波形索引及二叉树索引。为了验证索引的适用条件,设计了相应的实验,并使用随机数据集对实验程序进行测试,从时间消耗和空间占用的角度对两种索引的运行效率进行了验证分析。波形索引的优势在于存储结构简单,适用于边长度较长边数量不多的情况。二叉树索引的查询速度快,适用于边长度较短边数目较多的情况。     

面向图数据的结构化正则路径查询方法

正则路径查询是一种应用正则表达式在图数据上进行查询的技术,通常利用有限状态自动机实现查询匹配。现有正则路径查询方法的匹配结果为顶点对的序列,未能充分保留图的结构,为了解决这一问题,提出了一种面向图数据的结构化正则路径查询方法,通过在不同的序列间加以结构化约束,使得查询结果由路径转变为子图。为了实现这一目的,首先定义了一种结构化的正则路径查询语言,并设计了结构化的查询解析以及基于此结构的匹配算法。实验在模拟数据集和真实数据集上进行了测试与分析,验证了网络规模对查询速度的影响,并设置了对照实验。实验结果表明,提出方法能够在保证满足正则表达式约束的前提下实现结构化查询。     

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.     

基于邻域安全压缩的动态图增量子图匹配算法

针对目前最先进的增量子图匹配算法Symbi中的索引结构DCS中存在的信息冗余问题,提出了一种新的索引结构CDCS（compressed dynamic candidate space）,并提出了CDCS的更新算法INCCDCS来动态维护CDCS索引结构和匹配结果,最后提出了动态图的增量子图匹配算法CSymbi。该方法通过引入邻域信息约束,在构建和更新辅助结构的过程中过滤候选集,提高算法的求解效率。最后,在Netflow和LSBench数据集上进行验证,相较于现有方法,候选节点数量最高可以删减56%,候选边数量最高可以删减62%,有效缩减了计算空间并提高了算法的求解效率。     

时序图中Top-k稠密子图查询算法研究

稠密子图的查询是图分析领域的重要研究问题之一,在社交用户相关性分析、Web中社群分析等方面都有着广泛的应用.目前,关于稠密子图查询的研究工作主要基于静态图.而在实际应用中,时序信息会对稠密子图查询产生重要的影响,使得图拓扑结构随时间序列不断发生变化,包含的信息量也不断增加,使得已有的针对静态图的查找方法不再适用于时序图...     

数据流上连续动态skyline查询研究

skyline查询能够从大规模数据集上计算满足多个标准的最优点.数据流上的skyline计算是数据流上最基本的查询操作之一,对于很多在线应用具有非常重要的意义,尤其在移动计算环境、网络监控、通信网络以及传感器网络等领域.不同于大部分传统的skyline研究,主要研究数据流上约束skvline和动态skyline计算问题.采用网格索引存储元组,提出了GBDS算法用于计算和维护动态skvline.通过为每个查询定义影响区域,使得在元组到达和失效时需要处理的元组个数最小化.理论分析和实验结果证明了提出方法的有效性.     

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.     

基于图结构特征采样数据摘要的联邦知识图谱查询

联邦SPARQL查询是通过构建查询计划来指导查询执行,数据摘要索引文件捕获了RDF数据集的结构和语义信息,对查询计划生成过程中子查询基数评估至关重要。现有的数据摘要生成方法需要远程遍历每个数据源的完整数据,该过程成本消耗较高,且在大部分环境中联邦查询无法完成对大数据集的统计工作。为在减少数据摘要索引文件生成时间和内存开销的同时捕获尽可能真实的计数信息,考虑主语和谓语的分布偏差,提出利用样图生成原始图近似数据摘要的方法。使用对RDF图出度特征加权的采样方法获取原始图的典型样图,通过改进的映射函数将样图中的信息映射到原始图上,从而生成原始图的近似数据摘要。实验结果表明,该方法相比于基线方法至少节省了70%的数据摘要索引文件生成时间,并且仅采样0.5%的原始图生成的近似数据摘要即可在查询正确率上与基线方法保持高度一致。     

动态图模式匹配技术综述

随着大数据时代的到来,多源异构数据的快速增长已经成为了一个开放性问题,这些数据之间的内在关联通常可以用图数据的形式来表现.然而在实际应用中,例如网络安全分析和社交网络舆情分析,描述实体对象之间关系的图数据的结构和内容往往不是固定不变的,图数据的结构以及节点和边的属性会随着时间的推移发生更新变化.因此,如何在动态更新的图数据中进行高效的查询、匹配是目前研究的热点问题,也涌现了许多优秀的研究工作.本文从关键技术、代表性算法和性能评价方面对动态图匹配技术的研究进展进行了综述.最后对动态图匹配技术的典型应用、面临的挑战问题和未来发展趋势进行了总结和展望.     

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。     

Blockchain Based Consensus Algorithm and Trustworthy Evaluation of Authenticated Subgraph Queries

Over the past era, subgraph mining from a large collection of graph database is a crucial problem. In addition, scalability is another big problem due to insufficient storage. There are several security challenges associated with subgraph mining in today’s on-demand system. To address this downside, our proposed work introduces a Blockchain-based Consensus algorithm for Authenticated query search in the Large-Scale Dynamic Graphs (BCCA-LSDG). The two-fold process is handled in the proposed BCCA-LSDG: graph indexing and authenticated query search (query processing). A blockchain-based reputation system is meant to maintain the trust blockchain and cloud server of the proposed architecture. To resolve the issues and provide safe big data transmission, the proposed technique also combines blockchain with a consensus algorithm architecture. Security of the big data is ensured by dividing the BC network into distinct networks, each with a restricted number of allowed entities, data kept in the cloud gate server, and data analysis in the blockchain. The consensus algorithm is crucial for maintaining the speed, performance and security of the blockchain. Then Dual Similarity based MapReduce helps in mapping and reducing the relevant subgraphs with the use of optimal feature sets. Finally, the graph index refinement process is undertaken to improve the query results. Concerning query error, fuzzy logic is used to refine the index of the graph dynamically. The proposed technique outperforms advanced methodologies in both blockchain and non-blockchain systems, and the combination of blockchain and subgraph provides a secure communication platform, according to the findings.     

大规模时序图数据的查询处理与挖掘技术综述

时序图作为一种带有时间维度的图结构,在图数据的查询处理与挖掘工作中扮演着越来越重要的角色.与传统的静态图不同,时序图的结构会随时间序列发生改变,即时序图的边由时间激活.而且由于时序图上每条边都有记录时间的标签,所以时序图包含的信息量相较于静态图也更为庞大,这使得现有的数据查询处理方法不能很好地应用于时序图中.因此如何解决时序图上的数据查询处理与挖掘问题得到研究者们的关注.对现有的时序图上的查询处理与挖掘方法进行了综述,详细介绍了时序图的应用背景和基本定义,梳理了现有的时序图模型,并从图查询处理方法、图挖掘方法和时序图管理系统3个方面对时序图上现有的工作进行了详细的介绍和分析.最后对时序图上可能的研究方向进行了展望,为相关研究提供参考.