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张硕;高晓峰;吴伟丽;李建忠;高，洪

图数据库上超图查询处理的高效算法。 （英语） Zbl 1213.90217号

J.库姆。最佳方案。 21，第2期，159-191（2011）.
摘要：我们研究了在图形数据库上处理超图查询的问题。图形数据库\（D\）是一组大型图形。对\（D\）的超图查询\（q\）是检索\（D_）中的所有图，以便\（q_）是它们的超图。数据库中的大量图以及子图同构测试的NP完全性使得高效处理超图查询成为一项挑战。本文提出了一种处理超图查询的新方法。具体地说，首先提出了一种紧凑地组织图数据库的方法。数据库中图的公共子图在数据库的紧凑组织中只存储一次，以降低在查询处理过程中从存储的图到查询的子图同构测试的总体成本。然后，提出了生成具有最优顺序的重要特征集的精确算法和近似算法，以及在图数据库上构建索引的算法。特征集上的最优次序是减少查询处理过程中的子图同构测试次数。基于图数据库的紧凑组织，提出了一种新的从多个图到一个图的子图同构测试算法。最后，基于上述技术，提出了一种查询处理方法。分析和实验结果表明，所提算法的性能比现有的同类算法高出一到两个数量级。

MSC公司：

90C27型 组合优化
90立方厘米 涉及图形或网络的编程

关键词：

查询处理;图形索引

软件：

XPath（XPath）;Fg指数;G字符串;gSpan（量程）;CloseGraph（关闭图形）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Zhang}等人，J.Comb。最佳方案。21，第2号，159--191（2011；Zbl 1213.90217）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Agrafiotis DK，Bandyopadhyay D，Wegner JK，van Vlijmen H（2007）化学信息学的最新进展。化学信息杂志47（4）：1279–1293·doi:10.1021/ci700059g
[2] Bohannon P，Fan W，Flaster M，Narayan PPS（2005）信息保护XML模式嵌入。摘自：《超大数据库国际会议论文集》，第85-96页
[3] Borgelt C，Berthold MR（2002）《挖掘分子片段：发现分子的相关亚结构》。摘自：IEEE数据挖掘国际会议记录，第51–58页
[4] Bunke H（2000）图形匹配：理论基础、算法和应用。In：视觉界面，第82–88页
[5] Burge M，Kropatsch WG（1999）线图像的最小线属性保持表示。计算62（4）：355–368·Zbl 0938.68888号 ·doi:10.1007/s006070050029
[6] 蔡D，邵Z，何X，严X，韩J（2005）《基于多关系网络的社区挖掘》。摘自：《欧洲数据库知识发现原则与实践会议论文集》，第445-452页
[7] Chen C，Yan X，Yu PS，Han J，Zhang D-Q，Gu X（2007）走向图包含搜索和索引。摘自：《超大数据库国际会议论文集》，第926-937页
[8] Cheng J，Ke Y，Ng W，Lu A（2007）Fg-index：面向图形数据库的无验证查询处理。摘自：ACM SIGMOD国际数据管理会议记录，第857–872页
[9] Conte D，Foggia P，Sansone C，Vento M（2004）《模式识别中的图形匹配三十年》。国际J模式识别技术情报18（3）：265–298·doi:10.1142/S0218001404003228
[10] Cordella LP，Foggia P，Sansone C，Vento M（2000）检测cad图像组件的快速图形匹配。在：模式识别国际会议记录，第6034–6037页
[11] Cordella LP，Foggia P，Sansone C，Vento M（2004）用于匹配大型图的（子）图同构算法。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell 26（10）：1367–1372·doi:10.1109/TPAMI.2004.75
[12] Fortin S（1996）图同构问题。阿尔伯塔大学技术报告
[13] Garey MR、Johnson DS（1979）《计算机与难处理性：NP完全性理论指南》。纽约弗里曼，ISBN 0-7167-1044-7·Zbl 0411.68039号
[14] Gupta AK，Suciu D（2003）使用谓词的xpath查询流处理。摘自：ACM SIGMOD国际数据管理会议记录，第419-430页
[15] He H，Singh AK（2006）闭包树：图形查询的索引结构。摘自：国际数据工程会议记录，第38页
[16] 姜浩，王浩，于PS，周S（2007）Gstring：图形数据库中高效搜索的新方法。摘自：《国际数据工程会议记录》，第566–575页
[17] Kuramochi M，Karypis G（2001）频繁子图发现。摘自：IEEE数据挖掘国际会议记录，第313–320页
[18] Li X-Y，Wan P-J，Wang Y，Yi C-W（2003）无线网络中的容错部署和拓扑控制。摘自：ACM移动自组织网络和计算国际研讨会论文集，第117-128页
[19] Liu Y，Li J，Gao H（2008）《图形模式概述》。摘自：国际数据工程会议记录，第903–912页
[20] Messmer BT，Bunke H（1999）图和子图同构检测的决策树方法。模式识别32（12）：1979–1998·doi:10.1016/S0031-3203（98）90142-X
[21] Messmer BT，Bunke H（2000）高效子图同构检测：分解方法。IEEE Trans Knowl Data Eng 12（2）：307–323·数字对象标识代码：10.1109/69.842269
[22] Petrakis EGM，Faloutsos C（1997），医学图像数据库中的相似性搜索。IEEE Trans Knowl Data Eng 9（3）：435–447·数字对象标识代码：10.1109/69.599932
[23] Shang H，Zhang Y，Lin X，Yu JX（2008）《驯服验证硬度：测试子图同构的有效算法》。VLDB Endow程序1（1）：364–375
[24] Shasha D，Wang JT-L，Giugno R（2002）树和图搜索的算法和应用。摘自：ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART数据库系统原理研讨会论文集，第39–52页
[25] Ullmann JR（1976）子图同构的算法。美国临床医学杂志23（1）：31–42·兹伯利0323.05138 ·数字对象标识代码：10.1145/321921.321925
[26] Wang C，Wang W，Pei J，Zhu Y，Shi B（2004）大型磁盘图形数据库的可伸缩挖掘。摘自：ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议记录，第316-325页
[27] Washio T，Motoda H（2003）基于图形的数据挖掘技术现状。SIGKDD探索者5（1）：59–68·doi:10.1145/959242.959249
[28] Willett P，Barnard JM，Downs GM（1998）化学相似性搜索。化学信息与计算科学杂志38（6）：983–996
[29] Williams DW，Huan J，Wang W（2007）使用结构化图分解的图形数据库索引。摘自：《国际数据工程会议记录》，第976–985页
[30] Wörlein M（2006）图形记忆算法的扩展和并行化。埃朗根纽伦堡弗里德里希·阿莱克桑德尔大学硕士论文
[31] 严X，韩J（2002）gspan:基于图的子结构模式挖掘。摘自：IEEE数据挖掘国际会议记录，第721-724页
[32] 严X，韩J（2003）闭图：挖掘闭频繁图模式。摘自：ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议记录，第286-295页
[33] 阎X，于培生，韩J（2005）基于区分频繁结构分析的图形标引。ACM Trans数据库系统30（4）：960–993·doi:10.1145/1114244.1114248
[34] Zeng Z，Wang J，Zhou L，Karypis G（2007）从大型稠密图形数据库中进行核外相干闭合准液化挖掘。ACM跨数据库系统32（2）：13·doi:10.1145/1242524.1242530
[35] Zhang S，Hu M，Yang J（2007）Treepi：一种新的图形索引方法。摘自：数据工程国际会议记录，第966–975页
[36] 赵鹏，于建新，于培生（2007）图索引：树+三角图。摘自：《超大数据库国际会议论文集》，第938-949页
[37] Zou L，Chen L，Yu JX，Lu Y（2008）大型图形数据库中的新型谱编码。摘自：《扩展数据库技术国际会议论文集》，第181-192页
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