【摘 要】
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图数据规模的爆发式增长使在单机上的子图匹配变得较为困难.尽管现有的分布式算法可以在一定程度上解决大规模图数据的子图匹配问题,但分布式环境中的网络通信代价仍然影响着
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602427),山西省自然科学基金(201601D202037)资助.
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图数据规模的爆发式增长使在单机上的子图匹配变得较为困难.尽管现有的分布式算法可以在一定程度上解决大规模图数据的子图匹配问题,但分布式环境中的网络通信代价仍然影响着算法的性能.为此,文中提出了DSGsearch分布式子图匹配算法,包含查询图拆分、数据图预处理、候选顶点过滤、中间结果合并4个步骤.其中,在数据图预处理步骤中使用图划分和完善邻居顶点策略来降低匹配过程中分布式计算节点之间的通信代价;在过滤候选顶点阶段设计DSgraph存储结构存储候选顶点,通过推迟笛卡尔积来减少冗余的中间结果.最后设计了对比实验并
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