【摘 要】
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为解决当前常见的子图匹配算法具有较高时间空间复杂度、难以实现大规模子图匹配和难以进行分布式并行等问题,提出一种可扩展高效的分布式子图匹配方法 DPSM。将查询图拆分为基本匹配单元,使用基本匹配单元分布式并行查询,以数据并行方式有效解决大规模有向图子图匹配任务。在Spark平台上实现DPSM系统,实验结果表明,DPSM能够在秒级时间完成拥有上亿顶点、数十亿边的大规模自然图子图匹配任务,具有良好的可扩
【机 构】
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江西省轻工业高级技工学校计算机学院,国防科学技术大学并行与分布处理国家重点实验室,国防科学技术大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61003076）
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为解决当前常见的子图匹配算法具有较高时间空间复杂度、难以实现大规模子图匹配和难以进行分布式并行等问题,提出一种可扩展高效的分布式子图匹配方法 DPSM。将查询图拆分为基本匹配单元,使用基本匹配单元分布式并行查询,以数据并行方式有效解决大规模有向图子图匹配任务。在Spark平台上实现DPSM系统,实验结果表明,DPSM能够在秒级时间完成拥有上亿顶点、数十亿边的大规模自然图子图匹配任务,具有良好的可扩展性。
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