【摘 要】
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在子图匹配过程中,随着图规模不断增长,匹配时间呈现指数爆炸的趋势。对此,提出一种基于图连通支配集的子图匹配优化算法VF-SMDS。根据贪心算法构建查询图的最小连通支配子图;通过代价模型计算最小连通支配子图节点的匹配代价,构建最优k查询节点匹配序列;通过支配节点的结构特征缩小查询节点搜索空间范围,在数据图中遍历到满足要求的节点,得到最终答案集。实验将VF-SMDS与GADDI、SPath、VF2++
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61976032,61371090,61602076,61702072),辽宁省自然科学基金项目(20170540144,201705400231,20180540003)。
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在子图匹配过程中,随着图规模不断增长,匹配时间呈现指数爆炸的趋势。对此,提出一种基于图连通支配集的子图匹配优化算法VF-SMDS。根据贪心算法构建查询图的最小连通支配子图;通过代价模型计算最小连通支配子图节点的匹配代价,构建最优k查询节点匹配序列;通过支配节点的结构特征缩小查询节点搜索空间范围,在数据图中遍历到满足要求的节点,得到最终答案集。实验将VF-SMDS与GADDI、SPath、VF2++、VF3和SubISO方法进行对比。实验结果表明,在处理较大规模子图匹配问题时,VF-SMDS查询效率更高。
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