大规模图拓扑结构分析技术研究

发布时间：2022-02-08 13:14

　　随着信息技术的发展,社交网络和物联网快速普及,传统的人与人之间的关联关系被延展到了人与物、物与物之间。随之产生的数据具有强关联,非结构化等特征,图结构可以非常好地表示这些非结构化数据。随着移动互联网的普及,手持设备和物联网设备大量增加,可收集的数据呈现爆炸性的增长趋势。目前中国移动用户已经达到9亿,微信月活跃账户数达到11.51亿。这些海量的用户与海量用户之间的复杂关系组成了大规模图。海量用户产生的数据可以应用于多种场景,例如疾病爆发路径的预测,社交网络群组挖掘,电商推广,网页搜索等。图数据分析可以从庞大的图数据中迅速、准确地获取关键信息,成为当下的研究热点。在这些应用中图拓扑结构查询的重要性不断提升,拓扑结构查询主要包括点关系查询、社区挖掘和子图结构查询。其中拓扑序和子图结构查询在拓扑结构查询中占有很大比例。查询节点的拓扑序可以分析图中点的依赖关系,也是很多其他查询的前置步骤;子结构查询是在图拓扑结构查询中的基本问题。虽然图拓扑结构查询在现代应用中占有越来越重要的地位,但是传统的拓扑结构分析技术不能解答针于大规模图的拓扑结构查询。本文主要对大规模图中的拓扑结构分析问题进行了研究,采用... 

【文章来源】：华东师范大学上海市211工程院校985工程院校教育部直属院校

【文章页数】：126 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

无标签图查询结果

所有查询结果比较

华东师范大学博士学位论文第五章大规模图中的子图模式查询算法的比较研究图5.8:有标签图的所有查询结果比较5.7实践性结论基于实验结果，我们提出了一个针对于分布式子图匹配的实践性指导。指导如图5.9所示。5.8本章小结本章研究比较现有的分布式子图匹配算法。由于现有算法由不同的语言，不同的框架实现，很难清晰地看见什么优化是成功的，什么优化是没有必要的，而实验中往往这些文章也只对同类结构算法进行比较，这为后续的研究带来极大的困难。本文厘清了研究思路，把这些算法的连接策略（延展新的点的方法）和优化措施（优化中间结构和数据表示的方法）正交分解。本文重点研究了三个连接策略BINJOIN、WOPTJOIN、SHRCUBE和三个优化方法批处理（batching）、三角形索引（TrIndexing）、压缩（Compression）。并且统一在分布式平台Timelydataflow上分94

【参考文献】：
期刊论文
[1]图数据库技术在泛在电力物联网中的应用[J]. 陈永龙,朱金大,严晴,王昕平.  电力信息与通信技术. 2019(11)
[2]CPU+GPU架构下节点阻抗矩阵生成及节点编号优化方法[J]. 邱智勇,周越德,刘中平.  电力系统自动化. 2020(02)
[3]基于图数据库和知识图谱的电力设备质量综合管理系统研究[J]. 汤亚宸,方定江,韩海韵,贾嵘,张华敏,刘婷婷,刘广一.  供用电. 2019(11)
[4]实时图数据库助力金融风控升级[J]. 李晨.  软件和集成电路. 2019(05)
[5]并行计算模型对比分析[J]. 王欢,都志辉.  计算机科学. 2005(12)

硕士论文
[1]电力GIS平台的拓扑分析模型的研究[D]. 白雪伟.华北电力大学（北京） 2011



本文编号：3615128