关键词最优路径查询的分段拓展算法

关键词最优路径查询(KOR)查找在满足关键词全覆盖和路径长度约束条件下,时间开销最小的路线常用于旅行规划。现有优化算法虽然采用各种剪枝策略缩小搜索规模,但是本质上是广度优先搜索,在查找长路径时,搜索规模依然过大,执行时间长。针对该问题,提出一种关键词最优路径查询的分段拓展算法(SE-KOR)。SEKOR算法根据关键词倒排索引表构建关键词顶点路径,将路径划分为多段分别拓展,降低搜索规模,从而缩短执行时间。该算法在路径拓展时给出路径走向,而现有剪枝策略不控制路径拓展方向,因此提出局部代价阈值剪枝,控制路径的走向沿关键词顶点路径拓展,并综合运用近似支配、可行解目标值剪枝和全局优先拓展策略加速拓展。实验结果表明,在不损失精度的情况下,该算法执行时间分别在不同关键词个数、代价阈值与查询图规模下至少缩短8.0%、61.0%和57.7%。

高效的多关键词匹配最优路径查询算法KSRG

为改进基于关键词的最优路径查询算法,在大规模图以及多查询关键词下复杂度过高与可扩展性不足的缺陷,依据查询关键词序列构建候选路径的策略提出一种高效查询算法。该算法在路径构建过程中优先满足查询关键词的全包含条件,以关键词引导下的路径拓展替代盲目的邻边拓展,从而高效地构建候选路径;通过变量缩放与无效路径裁剪,将问题求解复杂度由阶乘级转化为多项式级,进一步降低算法复杂度,提升可扩展性。通过四组图数据集下的实验,验证了算法在查询效率与可扩展性上的提升。