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首页动态图中子图同构搜索算法与SJ-树研究
"《2014年博士论文:动态图中的子图搜索》主要探讨了在大规模实时数据源,如社交媒体和网络安全领域,由于持续产生的海量数据而变得至关重要的问题——动态图中的子图同构搜索。子图同构是一个计算机科学中经典的NP完全问题,目标是找出查询图(图案图)与数据图之间的双射映射,使得查询图中的任意两个邻接顶点在数据图中对应顶点也保持邻接关系。 研究者Sutanay Choudhury针对动态图提出了全新的子图同构算法,并开发了一种名为Subgraph Join-Tree(SJ-树)的数据结构来支持该算法。SJ-树是一种创新的数据结构,它利用流式图数据的统计特性,为特定查询图构建最优化的数据结构,从而提高搜索效率。论文还提出了一种评估图查询选择性的度量方法,用于比较不同查询执行策略的性能。 实验部分,作者使用了来自网络新闻、社交媒体和网络流量等多种现实世界数据源进行验证,结果显示,新算法比现有方法快10到100倍。此外,论文还讨论了如何将子图搜索算法应用于分布式系统,以实现实时处理动态图搜索任务。同时,作者还展示了如何将子图搜索的概念扩展到发现动态图中的模式,从而应用于不同应用领域的实际场景。 该论文为动态图中的子图搜索提供了新的理论基础和实践方法,对于处理大规模实时数据具有重要意义,特别是在处理社交网络和网络安全等领域的问题上。通过高效的算法和数据结构设计,论文的研究成果对于提升数据挖掘和分析的效率具有显著的推动作用。"
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