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对包含亿万个顶点和边的图数据进行高效、紧凑的表示和操作是大规模图数据分析处理的基础.针对该问题提出了基于决策图的大规模图数据的一种表示方法—P-MDD，给出了P-MDD的构造过程以及图的边查询、外（内）邻查询、出（入）度查询、添加（删除）边等基本操作.该表示方法在树的基础上进行优化与改进，对图的邻接矩阵进行划分后，采用多值决策图进行存储，从而达到存储结构更为紧凑的目的.通过对来自米兰大学LAW实验室的一系列真实网页图和社交网络图数据的实验结果可以看出，P-MDD结构在节点数上仅为树的2.59%?4.51%