【摘 要】
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针对目前视频服务场景下的电影资源中存在海量的关系型数据,现有的基于图相关的推荐算法需要将这些关系型数据映射成图结构后进行处理,由于图数据规模较大造成了传统的图数据处理方法中语义匹配算法的效率降低、通信开销增大的问题,本文融合关联性分析提出了一种基于语义匹配的图数据加速处理方案——一种在单一大图中查询图序列的子图匹配加速方法。该方法通过考虑时间因素的关联性来加快定位到海量数据中有效信息所在的范围,从
【机 构】
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中国科学院声学研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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中国科学院先导专项课题:SEANET技术标准化研究与系统研制(编号:XDC02010701),中国科学院青年创新促进会项目(编号:Y529111601)。
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针对目前视频服务场景下的电影资源中存在海量的关系型数据,现有的基于图相关的推荐算法需要将这些关系型数据映射成图结构后进行处理,由于图数据规模较大造成了传统的图数据处理方法中语义匹配算法的效率降低、通信开销增大的问题,本文融合关联性分析提出了一种基于语义匹配的图数据加速处理方案——一种在单一大图中查询图序列的子图匹配加速方法。该方法通过考虑时间因素的关联性来加快定位到海量数据中有效信息所在的范围,从而达到缓解数据查找效率低、通信开销大的问题;同时,对该方法进行了实验分析,验证其有效性。
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