基于包含度的子图匹配算法及其应用

"基于包含度的子图匹配方法" 本文探讨了一种特定的子图匹配问题，称为基于包含度的子图匹配（Subgraph Matching with Inclusion Degree, SMID）。子图匹配是图论中的核心问题，它涉及到在大型图数据库中寻找与查询图结构相同构的子图。然而，SMID的特性在于它要求匹配的子图中对应节点的元素集合的加权包含度必须大于预设阈值。这个概念在各种应用中都有其价值，如学术论文检索、社区检测以及企业招聘等。 为了有效地解决SMID问题，作者提出了数据签名和查询签名的概念，这些签名同时考虑了节点元素和图的结构信息。在离线处理阶段，利用数据签名构建了一个动态签名树（DS-Tree），这有助于在线匹配阶段快速查找匹配的图节点。然而，DS-Tree可能会占用大量存储空间，因此作者还设计了一种压缩技术，可以在几乎不影响查询性能的情况下减小索引的大小。 此外，为了进一步提高查询效率，文章提出了支配子图查询算法。这种算法旨在通过优化搜索策略来加速查询过程。实验结果显示，所提出的方法在实际数据和合成数据上都表现出了比现有方法更高的效率和更好的可扩展性。 关键词涉及到的领域包括子图匹配、包含度、图数据库、索引和支配子图。按照中国图书馆分类法，这篇文章属于计算机科学的分类，具体为TP311。参考格式分别提供了中文和英文的引用样式。 这篇研究论文详细介绍了如何在图数据库中高效地执行基于包含度的子图匹配查询，通过创新的数据结构和算法设计，解决了存储和查询效率的挑战，对于理解和改进图数据处理技术具有重要意义。