基于Spark的子图匹配SQM算法：大规模图查询优化

"这篇文章是关于基于Spark的大规模单图上子图匹配算法的研究，由李龙洋、董一鸿等人撰写，发表在《计算机应用》2019年第1期，文章介绍了SQM算法，该算法旨在提高子图查询的准确率和降低查询开销。" 基于Spark的子图匹配算法SQM，主要针对大规模数据图中回溯法子图查询存在的准确率低和计算开销大的问题。传统的回溯法在处理大型图数据时效率低下，因为其需要遍历大量的可能匹配路径，导致时间和空间复杂度高。SQM算法通过以下步骤解决了这些问题： 1. 数据图过滤：首先，根据图的结构信息对数据图进行预处理，过滤掉部分无法匹配的节点和边，以减少不必要的计算。 2. 查询图分割：接着，查询图被分解为基本查询单元。这种方法有助于将复杂的查询任务拆分为更小、更易于处理的部分，降低了匹配的复杂性。 3. 分别匹配与Join操作：对每个基本查询单元独立进行匹配，然后利用Join操作将这些匹配结果合并，以得到完整的子图匹配结果。这种方法有效地减少了搜索空间，提高了并行处理的效率。 4. 并行化优化：由于采用了Spark框架，SQM算法能够充分利用分布式计算的优势，实现并行化处理，从而显著提升运行效率。 实验结果显示，SQM算法相对于Stwig和Turb〇 ISO等其他算法，在保持查询结果准确性的前提下，性能提升了50%，证明了其在大规模单图上的高效性和实用性。 关键词涵盖了子图匹配、图分割、大规模单图、并行化以及Spark技术，显示了该研究在图处理和大数据分析领域的应用价值。文章的中图分类号为TP392，属于计算机科学技术类，文献标志码A表示这是一篇具有较高学术价值的研究论文。 SQM算法是为了解决大规模图数据中子图匹配的效率和准确性问题而提出的，它通过Spark平台实现了并行化和优化，显著提升了查询速度，对于大数据环境下的图计算有重要的理论和实践意义。