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大规模有向图的可达查询关键技术研究

李世峰  
【摘要】:随着包括语义网络,社交网络,生物信息网络等新兴应用的涌现及广泛应用,图数据规模不断增大,针对大规模图数据的研究成为当今的研究热点和难点。可达查询是一项基础性查询,在图分析及处理中被频繁使用,一些复杂的查询能够分解成包含多个可达查询的操作集合,其高效处理具有重要意义。现有的可达索引机制在面对大规模图时呈现查询效率低或索引代价过大的问题,同时,现有的可达索引方法仅支持顶点可达查询。 针对上述问题,本文对大规模有向图的可达查询进行了深入的研究。首先,提出了一种基于平面图覆盖的可达标签索引方法(PGCL),将最优树作为预处理应用于平面图覆盖,通过创建最优树、寻找最长链的最优树分解以及树分解的平面化处理,得到有向图的平面图覆盖,最大限度地保留了原图的可达性信息;基于覆盖为顶点创建二维标签,并用于压缩可达传递闭包。所提出的索引方法保证了查询高效性,并进一步降低了空间代价。 其次,设计了基于所提索引方法的查询处理算法,包括可达查询和路径查询。路径查询中设计了一种标签前缀编码,提出抽象路径的概念,利用抽象路径能够找出可达顶点间的具体路径,然后通过一种“窗口滑动”的方法把路径优化到接近最优路径。 最后,通过真实数据集的实验与树覆盖方法、路径树方法等对比,实验结果表明本文的基于平面图覆盖的标签索引方法的空间代价小,并且支持高效的查询。


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