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1. SQM:基于Spark的大规模单图上的子图匹配算法

李龙洋, 董一鸿, 施炜杰, 潘剑飞

计算机应用 2019, 39 (1): 46-50. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071594

摘要（648）

PDF （859KB）（405）

针对大规模数据图下基于回溯法的子图查询算法的准确率低、开销大等问题，为提高查询准确率，降低大图下的查询开销，提出一种基于Spark的子图匹配（SQM）算法。首先根据结构信息过滤数据图，再将查询图分割成基本查询单元；然后对每一个基本查询单元分别匹配后进行Join操作；最后运用并行化提高了算法的运行效率，减小了搜索空间。实验结果表明，与Stwig、TurboISO算法相比，SQM算法在保证查询结果不变的情况下，速度提高了50%。

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2. 基于索引的子图查询技术研究进展

施炜杰, 董一鸿, 王雄, 潘剑飞

计算机应用 2019, 39 (1): 39-45. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071593

摘要（594）

PDF （1121KB）（398）

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。

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