文档介绍：声明学位论文使用授权声明材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档,可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容,可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文,按保密的有关规定和程序处理。矽/��辏辉履巳�本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果,尽我所知,在本学位论文中,除了加以标注和致谢的部分外,不包含其他人已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的确的说明。研究生签名:
摘要关键词:社会网络数据,图查询优化,双曲空间,图的分离指标近年来,社会网络数据逐渐成为一种新颖的、日益重要的数据类型。相对于传统的数据类型,社会网络数据更加复杂,表达的语义更加丰富。体现在:一、社会网络的实体规模往往数以百万计,有时甚至千万或者上亿,实体间的关系在最坏情况下与实体规模成平方关系,更加大了数据规模;二、社会网络中的关系往往存在不确定性,比如关系的强弱、方向、类型等,这样就对社会网络数据的查询增加了难度。针对如此复杂的数据类型,寻找到有效的数据组织方式以及高效的查询处理方法,对于提高社会网络数本文以社交网络好友关系为研究对象,为其建立图模型;在此基础上设计和使用图查询优化技术进行好友关系的最短路径查询。首先介绍了已有的最短路径查询算法,然后设计了基于双曲空间的最短路径查询算法。该算法将社交网络图映射到双曲坐标系统中,社交网络图中节点间最短路径长度的查询就转化成坐标系统中节点间距离的计算,从而有效地将使用广度优先搜索���募扑憧O鶲���档臀狾��J笛楸砻鳎���双曲空间的最短路径查询算法的效率和准确性都比较高。最后将该算法应用于图的分离指标的计算、图的中心势的计算和按距离排名的社交搜索三个实际需求,进一步验证了算法的实用性和准确性。据的质量和效率分析是非常必要的。硕士论文基于社交网络好友关系的图查询算法研究与应用
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