多重图查询与挖掘：子图搜索与模式挖掘的创新策略

多重图查询和挖掘的关键问题在当前信息爆炸的时代尤为重要，它关注如何从海量、复杂且相互关联的数据中提取有价值的知识。多重图，作为一种通用的数据结构，因其能够简洁地表示实体及其丰富的复杂关系而备受知识提取社区的关注。论文的焦点主要围绕两大核心内容展开： 首先，知识检索部分着重于多重图的子图查询匹配。在遥感、社交网络、生物信息学和化学信息学等领域，查询同构匹配的能力具有实际应用价值。作者提出了一种高效的索引结构，捕捉多边关系信息，设计并优化了查询匹配过程，确保了算法的时间性能和鲁棒性。 其次，知识发现方面，论文深入探讨了在RDF多重图上进行查询子图的同态匹配问题。通过构建针对性的算法，该工作旨在解决多重图频繁模式挖掘的问题，即寻找数据中的重复模式。由于多重图可能导致搜索空间的探索变得复杂，作者引入了新的优化技术和启发式搜索策略，以加速搜索过程。 为了验证新方法的有效性和准确性，论文进行了广泛的实验分析，对比了所提出的方法与现有最先进的技术。作者通过实际案例，如对遥感数据集进行建模并应用多重图挖掘和查询匹配技术，揭示了多重图在知识发现中的潜力，展现了一些实用的知识发现结果。 这项研究为理解和利用多重图在信息提取、查询匹配和数据挖掘中的作用提供了创新的方法和技术，对于推动计算机科学领域，尤其是知识管理和信息检索的发展具有重要意义。