【摘 要】
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图模式匹配技术广泛应用于生物数据分析、网络安全监测、社交网络分析等领域。传统的图模式匹配致力于发现与指定模式图同构的子图,是一个NP完全问题,很难应用于更加注重语义匹配的社交网络应用和大规模图数据上。多约束图模式匹配通过对模式图中节点和边进行多属性约束的方式很好的适应了社交网络对语义匹配的需要。且多约束路径匹配使得图模式匹配更加灵活,对模式图的语义进行多重约束的方式也更加契合大数据时代对数据精准分
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“大数据知识工程基础理论及其应用研究（2016YFB1000900）”； 国家自然科学基金重点项目“管理与决策大数据的模式识别与敏感内容挖掘研究（97146209）”； 国家自然科学基金面上项目“知识图谱中的图模式匹配研究（62076087）”； 国家自然科学基金国际（地区）合
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图模式匹配技术广泛应用于生物数据分析、网络安全监测、社交网络分析等领域。传统的图模式匹配致力于发现与指定模式图同构的子图,是一个NP完全问题,很难应用于更加注重语义匹配的社交网络应用和大规模图数据上。多约束图模式匹配通过对模式图中节点和边进行多属性约束的方式很好的适应了社交网络对语义匹配的需要。且多约束路径匹配使得图模式匹配更加灵活,对模式图的语义进行多重约束的方式也更加契合大数据时代对数据精准分析的需求。本文在现有多约束图模式匹配研究的基础上,针对现有匹配模型和算法的不足,研究了几种新的多约束图模式匹配模型和算法。主要研究工作和成果如下:（1）针对现有多约束图模式匹配算法未考虑大图数据中部分属性具有模糊性的问题,提出了引入模糊约束的多模糊约束图模式匹配模型。然后,针对现有多约束边匹配算法和匹配边连接策略的不足,分别设计了基于候选节点的广度优先深度有界多约束边匹配方法和边拓扑有序的匹配策略,并基于此提出了ETOF-K算法。最后,通过对ETOF-K算法的多约束边匹配添加模糊约束,实现了Fuzzy-ETOFK算法。实验结果表明,ETOF-K算法效率明显优于已有算法,ETOF-K算法和Fuzzy-ETOF-K算法的对比证明了引入模糊约束的有效性。（2）针对现有多约束图模式匹配模型未考虑匹配节点前驱邻接关系的问题,提出了多模糊约束强模拟匹配模型。该模型通过同时对候选节点的前驱和后继关系进行匹配,有效排除了不满足前驱邻接关系的候选节点。然后,提出了求解该匹配模型的NTSS算法。针对NTSS算法在匹配包含多个入度为零节点的模式图时效率下降的问题和多约束图模式匹配算法的局部匹配策略导致的多约束边匹配重复计算问题分别设计了优化策略,并基于此实现了NTSS＿Inv＿Edg C算法。实验结果表明,NTSS算法在效率上优于现有的方法,且NTSS＿Inv＿EdgC在匹配不同模式图和不同规模的数据集时,效率比现有算法高出1到3个数量级。（3）针对前一个工作中多模糊约束强模拟匹配模型得到的匹配子图包含较多的匹配节点,而现实应用中常需要对匹配子图的规模进行限制的问题,提出了固定模式图中每个节点匹配节点数量的图模式匹配模型,并进一步设计实现了求解该模型的TOMP算法。针对TOMP算法在进行候选节点组合匹配测试过程中的无效组合计算问题和现有多约束边匹配的高时间和空间复杂性问题分别提出了优化策略,并基于此实现了HTOMP算法。实验结果表明,TOMP算法在进行固定模式节点匹配数量的问题时的有效性和高效性,以及HTOMP在各种模式图上相对于TOMP算法的优越性。
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