• 中国精品科技期刊
  • CCF推荐A类中文期刊
  • 计算领域高质量科技期刊T1类
高级检索

大规模图数据匹配技术综述

于静, 刘燕兵, 张宇, 刘梦雅, 谭建龙, 郭莉

于静, 刘燕兵, 张宇, 刘梦雅, 谭建龙, 郭莉. 大规模图数据匹配技术综述[J]. 计算机研究与发展, 2015, 52(2): 391-409. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2015.20140188
引用本文: 于静, 刘燕兵, 张宇, 刘梦雅, 谭建龙, 郭莉. 大规模图数据匹配技术综述[J]. 计算机研究与发展, 2015, 52(2): 391-409. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2015.20140188
Yu Jing, Liu Yanbing, Zhang Yu, Liu Mengya, Tan Jianlong, Guo Li. Survey on Large-Scale Graph Pattern Matching[J]. Journal of Computer Research and Development, 2015, 52(2): 391-409. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2015.20140188
Citation: Yu Jing, Liu Yanbing, Zhang Yu, Liu Mengya, Tan Jianlong, Guo Li. Survey on Large-Scale Graph Pattern Matching[J]. Journal of Computer Research and Development, 2015, 52(2): 391-409. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2015.20140188
于静, 刘燕兵, 张宇, 刘梦雅, 谭建龙, 郭莉. 大规模图数据匹配技术综述[J]. 计算机研究与发展, 2015, 52(2): 391-409. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2015.20140188
引用本文: 于静, 刘燕兵, 张宇, 刘梦雅, 谭建龙, 郭莉. 大规模图数据匹配技术综述[J]. 计算机研究与发展, 2015, 52(2): 391-409. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2015.20140188
Yu Jing, Liu Yanbing, Zhang Yu, Liu Mengya, Tan Jianlong, Guo Li. Survey on Large-Scale Graph Pattern Matching[J]. Journal of Computer Research and Development, 2015, 52(2): 391-409. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2015.20140188
Citation: Yu Jing, Liu Yanbing, Zhang Yu, Liu Mengya, Tan Jianlong, Guo Li. Survey on Large-Scale Graph Pattern Matching[J]. Journal of Computer Research and Development, 2015, 52(2): 391-409. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2015.20140188

大规模图数据匹配技术综述

基金项目: 国家自然科学基金项目(61202477);中国科学院战略性科技先导专项基金项目(XDA06031000);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2012AA012502)
详细信息
  • 中图分类号: TP301

Survey on Large-Scale Graph Pattern Matching

  • 摘要: 在大数据时代海量的多源异构数据间存在着紧密的关联性,图作为表示数据之间关系的基本结构在社交网络分析、社会安全分析、生物数据分析等领域有着广泛应用.在大规模图数据上进行高效地查询、匹配是大数据分析处理的基础问题.从应用角度对用于图查询的图数据匹配技术的研究进展进行综述,根据图数据的不同特征以及应用的不同需求对图匹配问题分类进行介绍.同时,将重点介绍精确图匹配,包括无索引的匹配和基于索引的匹配,以及相关的关键技术、主要算法、性能评价等进行了介绍、测试和分析.最后对图匹配技术的应用现状和面临的问题进行了总结,并对该技术的未来发展趋势进行了展望.
    Abstract: In the big data age, there exists close affinities among the great amount of multi-modal data. As a popular data model for representing the relations of different data, graph has been widely used in various fields such as analysis of social network, social security, and biological information. Fast and accurate search over the large-scale graph serves as a fundamental problem in graph analysis. In this paper, we survey the up-to-date development in graph pattern matching techniques for graph search from the application perspective. Graph pattern matching techniques are roughly classified into several categories according to the properties of graphs and the requirement of applications. Meanwhile, we focus on introducing and analyzing the exact pattern matching, including non-index matching, index-based matching and their key techniques, representative algorithms, and performance evaluation. We summarize the state-of-the-art applications, challenging issues, and research trends for graph pattern matching.
  • 期刊类型引用(7)

    1. 杨秀璋,武帅,宋籍文,廖文婧,任天舒,刘建义. 基于LDA和关系图谱的数据治理文献主题演化研究. 信息技术与信息化. 2022(08): 6-12 . 百度学术
    2. 黄飞杰,张卫东,侯石鹏,宋红文. 基于GSP算法的卷烟消费者研究. 信息与电脑(理论版). 2022(16): 58-60 . 百度学术
    3. 张瑾,朱桂祥,王宇琛,郑烁佳,陈镜潞. 基于异质图表达学习的跨境电商推荐模型. 电子与信息学报. 2022(11): 4008-4017 . 百度学术
    4. 冯晨娇,宋鹏,王智强,梁吉业. 一种基于3因素概率图模型的长尾推荐方法. 计算机研究与发展. 2021(09): 1975-1986 . 本站查看
    5. 牛俊洁,崔忠伟,赵晨洁,王永金,吴恋. 个性化旅游推荐技术研究及发展综述. 物联网技术. 2020(03): 86-88+91 . 百度学术
    6. 史亚奇. 基于人性化特征的旅游地智能推荐系统. 现代电子技术. 2020(11): 183-186 . 百度学术
    7. 张如花,屈正庚. 基于AHP的旅游网站评价体系研究. 甘肃科学学报. 2019(05): 32-36 . 百度学术

    其他类型引用(11)

计量
  • 文章访问数:  3527
  • HTML全文浏览量:  13
  • PDF下载量:  2882
  • 被引次数: 18
出版历程
  • 发布日期:  2015-01-31

目录

    /

    返回文章
    返回