典型文献
基于路径适配的大规模RDF数据子图匹配算法
文献摘要：
子图查询与匹配是社会网络分析和大规模网络图知识发现中的核心技术,也是决定大规模社会网络分析和知识发现准确性的关键.针对当前大规模图数据环境下子图查询算法准确率低、开销大的问题,提出基于路径适配的子图匹配算法.首先基于路径建立图数据的RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)索引;然后将查询子图分解为一组路径,在分解过程中为每条路径获得一组候选匹配路径;最后通过k-partition交集图将候选路径连接在一起,从而构建出查询图的结果子图.实验测试了在不同数据集上的路径索引构建时间以及F-measure值,与Spath(Shortest Path,最短路径)算法、Sapper算法和SQM(Subgraph Query Matching,子图查询匹配)算法相比,在处理大规模数据时,该算法的查询准确率提高了15％.
文献关键词：
社会网络;知识发现;大规模数据图;子图查询;子图匹配
中图分类号：
作者姓名：
胡新苗;林穗;姜文超;熊梦;贺忠堂
作者机构：
广东工业大学 计算机学院,广东 广州 510006;中国科学院 云计算产业技术创新与育成中心,广东 东莞 523808
文献出处：
引用格式：
[1]胡新苗;林穗;姜文超;熊梦;贺忠堂-.基于路径适配的大规模RDF数据子图匹配算法)[J].广东工业大学学报,2022(01):50-55
A类：
Spath,Sapper,大规模数据图
B类：
RDF,子图匹配,匹配算法,子图查询,社会网络分析,大规模网络,网络图,知识发现,大规模图数据,数据环境,下子,查询算法,开销,Resource,Description,Framework,资源描述框架,索引,分解过程,匹配路径,partition,交集,接在,查询图,果子,实验测试,measure,Shortest,Path,最短路径,SQM,Subgraph,Query,Matching
AB值：
0.370456
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