大规模图数据中子图同构搜索的高效算法

"HAL编号tel-01781831是一篇关于大规模图数据中的子图同构搜索的学术研究文献，作者为ChemsEddineNabti，于2018年4月30日提交至HAL，这是一个多学科开放存取档案，存储和传播全球各地的科学研究文献。这篇论文是里昂大学的博士论文，属于计算机科学专业，由里昂第一大学的计算机科学和数学学院授予学位。论文的公开答辩日期未具体给出，导师为Hamida Seba，评审委员会包括多位专家教授。" 本文的主题聚焦于大规模图数据中的子图同构搜索问题，这是图论和计算机科学领域的一个重要议题。子图同构是指一个图可以被映射到另一个图，且保持其结构关系不变，这一概念在模式识别、社交网络分析、生物信息学等多个领域有着广泛应用。在大规模图数据中进行这样的搜索极具挑战性，因为需要处理的数据量巨大，同时要保证高效性和准确性。 论文可能涵盖了以下知识点： 1. **图论基础**：首先，文章可能介绍了图的基本概念，如顶点、边、邻接矩阵、邻接表等，以及图的表示方法。 2. **子图同构算法**：论文可能深入探讨了不同的子图同构检测算法，如VF2算法、Weisfeiler-Lehman算法等，并分析它们的效率和局限性。 3. **大规模图数据处理**：由于涉及大规模数据，因此可能会讨论分布式计算、并行计算或云计算环境下的解决方案，如MapReduce模型或图形数据库系统。 4. **优化策略**：论文可能提出了针对大规模图数据的搜索优化策略，如预处理技术、索引构建、近似算法或启发式方法，以提高搜索效率。 5. **实验与评估**：论文可能包含了对所提方法的实验验证，通过对比现有方法，展示新方法在性能、时间和空间复杂度上的优势。 6. **应用背景**：论文可能讨论了子图同构搜索在实际问题中的应用，如社交网络中的社区发现、生物网络中的功能模块识别等。 7. **未来研究方向**：最后，作者可能提出了该领域未来的研究趋势和挑战，如如何进一步提高大规模图数据处理的效率，或者在隐私保护和安全性方面的问题。 这篇文献对于理解大规模图数据处理和子图同构搜索的最新进展，以及在此领域的研究方法和挑战具有重要价值。