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图数据中属性差异紧密子图查询的开题报告.docx

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图数据中属性差异紧密子图查询的开题报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/26 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【图数据中属性差异紧密子图查询的开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【图数据中属性差异紧密子图查询的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。图数据中属性差异紧密子图查询的开题报告一、课题背景随着社交网络、交通网络、物流网络等大规模复杂网络的出现,图数据分析不断受到关注。图数据分析有许多不同的应用,如社交网络分析、网络安全、知识图谱构建等。在图数据中,节点和边都可以拥有多种属性,例如社交网络中的人员信息、交通网络中的交通方式等。在图数据中,属性的差异可能会导致不同部分间的误差和差异。因此,分类节点和子图是图数据库和数据挖掘中常见的任务之一。目前,图数据的查询方式常常是基于图模型和图形语言,如SPARQL,图形查询语言(GQL)等。在这种情况下,通过使用图模型查询语句,可以相对容易地查询出与给定特征相似的节点或子图。然而,对于某些图形数据集,查询语句的执行时间可能过长或很难正确地表达查询者所需求的信息。因此,需要开发一种新的查询方式以同时提高查询效率和准确度。二、研究目的和意义属性差异紧密子图查询是一个基本任务,在许多领域都有很多应用。例如,社交网络中的钓鱼检测,需要寻找与已知诈骗者属性差异很小的节点,以便更好地拦截钓鱼行为。在物流网络中,需要查找不同地区之间属性差异比较小的节点,以获得物流成本更佳的配送方案。因此,属性差异紧密子图查询方法的研究具有很高的实际意义。三、研究内容本研究的任务是开发一种属性差异紧密子图查询方法,该方法应能够快速准确地查找出与给定特征属性差异较小的子图。具体来说,本研究将关注以下三个问题:(1)如何对给定图形数据进行属性筛选和子图匹配(2)如何设计高效的算法以提高查询效率(3)如何通过实验验证方法的准确性和可扩展性。四、研究方法本研究将采取以下方法:首先,通过识别出给定特征的属性,筛选出与之相似的候选子图,然后使用匹配算法在候选子图中寻找与给定特征属性相似的子图。接下来,为了提高查询效率,可以采用深度优先搜索,别名查询等方法进行优化。最后,使用真实图数据集进行实验验证算法的准确性和可扩展性。五、预期成果预计本研究将获得以下成果:(1)一个高效的属性差异紧密子图查询方法,可用于图数据中的子图分类问题(2)使用现实数据集分析了提出的方法的准确性和可扩展性。六、,LiF,LiC,[C]//:1425-,WangH,LinX,-modalandmulti-relationalgraphdata[C]//:1439-,WangZ,ZhangY,[C]//:177-188.