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一種面向模式圖變化的增量圖模式匹配算法

大小:0.99 MB 人氣: 2018-01-21 需要積分:1

  在大數據時代,數據圖的規模急劇增長,增量圖模式匹配算法能夠在數據圖或模式圖發生變化時避免重新在整個數據圖上進行匹配、減少響應時間,因此成為了研究的熱點.針對實際應用中數據圖不變而模式圖發生變化的情況,提出了一種面向模式圖變化的增量圖模式匹配算法PGC IncGPM,在模式圖匹配的過程中記錄適當的中間結果作為索引,用于后續的模式匹配.提出了增強的圖模式匹配算法GPMS,用于首次整個數據圖上的模式匹配.該算法一方面能夠建立后續增量匹配所需的索引,另一方面減少了整個數據圖匹配的執行時間.設計實現了面向模式圖增邊和減邊的兩個核心子算法,通過子算法的組合,能夠支持在模式圖發生各種變化時進行增量圖模式匹配.在真實數據集和合成數據集上進行實驗,結果表明:與重新在整個數據圖上進行匹配的ReComputing算法相比,當模式圖中變化的邊的數目不超過不變的邊的數目時,PGC_ IncGPM算法能夠有效減少圖模式匹配的執行時間;隨著數據圖規模的增大,PGC IncGPM算法相對于ReComputing算法的執行時間的減少程度更加明顯,對于大規模數據圖具有更好的適用性。

一種面向模式圖變化的增量圖模式匹配算法

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