大规模图数据查询处理关键技术研究
随着互联网和数据库技术的不断发展,作为一种通用的数据结构,图数据已在越来越多的应用中广泛存在,例如生物信息网络、社交网络、知识图谱等。图数据上的查询处理(如最短路径查询、可达查询、关键字查询等)是数据库领域最基础的问题之一。
尤其随着现如今大数据时代的到来,如何在大规模图数据上进行高效的查询处理显得日益重要。虽然研究者近年来在图数据的查询处理技术上已经取得了长足的进展,但随着数据发展日趋多样性,在实际应用中,图数据混合了多种复杂的信息,如不确定信息、时空信息等。
因此,为迎合用户在实际生活中的需求,图数据上的查询处理需要针对特定环境下进行更加合理高效建模,并设计相应的高效计算处理技巧。而另一方面,由于图数据本身所具有的复杂拓扑结构的性质,图上的查询处理大多计算复杂度非常高,因而为大数据环境下的高效计算带来了巨大的挑战。
为此,本文从用户在不同实际应用场景下的需求入手进行分析,进行合理的建模,并提出了有针对性的高效查询处理算法。(1)大规模关联不确定图上的最短路径查询。
分析了实际应用中图数据上的不确定信息彼此间存在的相关性,从而提出了一种基于马尔可夫网 ...