DAG解构的图近似包含查询算法GCSS

"基于DAG解构的图近似包含查询算法1" 本文主要介绍了一种名为GCSS（Graph Composition and Selection based on DAG Decomposition）的算法，该算法专门用于解决图集中的图近似包含查询问题。在图数据处理中，近似包含查询是指寻找图集中与查询图在结构上相似或接近的其他图。传统的方法通常需要进行大量的子图同构测试，这在大规模图数据中可能导致效率低下。 李先通和李建中提出的GCSS算法通过将目标图进行DAG（有向无环图）的解构，能够有效地分析图集中的子图分布情况，并基于此构建索引。这个索引结构减少了在确定候选集时进行的子图同构测试次数，从而降低了计算复杂性。在查询阶段，GCSS算法利用这个索引快速定位可能满足近似包含条件的候选图，形成较小的候选集，提高了验证阶段的效率。 在实际应用中，图查询和图挖掘是两个关键领域。图查询通常涉及在大型图数据库中查找满足特定条件的图模式，而图挖掘则是在大量图数据中发现隐藏的、有趣的结构或关系。GCSS算法结合了这两个领域的思想，为图近似包含查询提供了一个高效的解决方案。 该算法的贡献在于优化了查询过程，减少了不必要的计算，确保在大数据环境下仍然能够快速准确地找到近似包含的结果。实验结果显示，GCSS算法在执行近似包含查询任务时表现出高效性能，能够正确返回图集中与查询图近似包含的图形。 关键词涉及到的领域和技术包括图查询、图挖掘和近似包含。图查询是数据库领域的一个重要分支，它允许用户以图形的方式描述查询条件。图挖掘则是数据挖掘的一个子领域，关注于从图数据中挖掘模式和规律。近似包含是图处理中的一个概念，它允许在一定程度上的不精确匹配，以适应现实世界中的复杂性和不确定性。 这篇论文针对图近似包含查询提出了一个基于DAG解构的创新方法，该方法在提高查询效率的同时，还能保证查询结果的准确性，对于图数据处理和分析有着重要的理论和实践价值。