【摘 要】
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在语义结构查询问题中,传统的查询方法无法快速直观地描述一个具有百万节点的大图,并衡量语义结构的重要性。针对该问题,VoG算法利用子图分割方法并最大化对语义结构进行匹配
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,大连民族大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61462050,61562054);云南省自然科学基金项目(KKSY201303095)
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在语义结构查询问题中,传统的查询方法无法快速直观地描述一个具有百万节点的大图,并衡量语义结构的重要性。针对该问题,VoG算法利用子图分割方法并最大化对语义结构进行匹配。提出一种MRQ算法,解决传统算法中查询时间长等问题。利用ApxGreedy算法对输入图进行聚集;通过聚集后超点强弱关联生成随机游走图;使用随机游走算法对语义结构进行查询,根据聚集过程与查询过程中产生的损失进行加权求和,并排序输出语义结构。随机游走查询算法有效地降低了时间复杂度。MRQ算法与VoG算法在真实数据集上的对比实验表明,MRQ算法在
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