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一种大规模图数据上已知项搜索的优化方法 被引量:1
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作者 钟鸣 王盛 刘梦赤 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期54-63,共10页
近年来,在社交网络、生物信息、软件工程、知识工程等领域,以图为天然组织结构的数据开始大量涌现,从而使得图数据的查询、搜索、挖掘等问题迅速成为研究热点.然而,由于图的计算复杂度高,现有的图数据关键词搜索方法的可伸缩性差,难以... 近年来,在社交网络、生物信息、软件工程、知识工程等领域,以图为天然组织结构的数据开始大量涌现,从而使得图数据的查询、搜索、挖掘等问题迅速成为研究热点.然而,由于图的计算复杂度高,现有的图数据关键词搜索方法的可伸缩性差,难以应用于大规模图数据.创新性地从对用户搜索意图的探索出发,探讨了可能存在的不同类型的图搜索及其优化潜力,提出了根据不同类型搜索的特点采用专门的优化策略的思想;并针对其中非常重要和常见的"已知项搜索"提出了一种启发式优化方法,利用图中局部拓扑信息构建索引,并使用MapReduce技术处理大规模图数据,实现在搜索前裁剪匹配顶点,以少量可能存在的top-k答案丢失为代价来显著缩减搜索空间.实验证明该方法能够极大地减少已知项搜索的响应时间. 展开更多
关键词 图数据 已知项搜索 优化 匹配顶点裁剪 索引
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