图数据上多维分析研究——以视角有感知的链接关系下的Top-k查询为例

图数据无处不在,图中任意两个结点常常存在多种关系,各种不同关系组成不同结构的图,不同结构的图反映了个体之间不同的关系,同一网络中不同视角下对应的图的结构是不同的,这里视角表示关系或关系的组合。另一方面,图中一些典型的操作例如基于链接的相似度度量、可达性查询等依赖于图结构。因此不同视角下,这些操作的查询结果是不同的,为此提出了图数据上多维分析框架,并以视角有感知的链接关系下的top-k查询为例,验证了该多维分析框架的有效性。首先定义了多重图上偏向重要性的随机游走;然后给出了相应度量的上下界,利用上下界来有效进行top-k查询;最后在真实数据上进行了详细的分析,验证了图数据上多维分析框架的有效性,并对未来的研究进行了展望。