本文關鍵詞：大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的k~2-MDD表示方法與操作研究

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【摘要】：對包含億萬個頂點和邊的圖數(shù)據(jù)進行高效、緊湊的表示和操作是大規(guī)模圖數(shù)據(jù)分析處理的基礎.針對該問題提出了基于決策圖的大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的一種表示方法——k~2-MDD,給出了k~2-MDD的構造過程以及圖的邊查詢、外(內(nèi))鄰查詢、出(入)度查詢、添加(刪除)邊等基本操作.該表示方法在k~2樹的基礎上進行優(yōu)化與改進,對圖的鄰接矩陣進行k~2劃分后,采用多值決策圖進行存儲,從而達到存儲結構更為緊湊的目的.通過對來自米蘭大學LAW實驗室的一系列真實網(wǎng)頁圖和社交網(wǎng)絡圖數(shù)據(jù)的實驗結果可以看出,k~2-MDD結構在節(jié)點數(shù)上僅為k~2樹的2.59%~4.51%,達到了預期效果.通過對隨機圖的實驗結果可以看出,k~2-MDD結構不僅適用于稀疏圖,同樣也適用于稠密圖.圖數(shù)據(jù)的k~2-MDD表示,既具有k~2樹表示的緊湊型和查詢的高效性,又能實現(xiàn)符號決策圖表示下圖模式的高效操作,從而實現(xiàn)了描述和計算能力的統(tǒng)一.
【作者單位】： 廣西可信軟件重點實驗室(桂林電子科技大學);
【關鍵詞】： 圖數(shù)據(jù) 存儲優(yōu)化 k-MDD k樹 決策圖
【基金】：國家自然科學基金項目(U1501252,61363070,61572146,61363030) 廣西高等學校高水平創(chuàng)新團隊及卓越學者計劃 桂林電子科技大學創(chuàng)新團隊資助項目~~
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： This work was supported by the National Natural Science Foundation of China(U1501252,61363070,61572146,61363030),theHigh Level Innovation Team of Guangxi Colleges and Universities and Outstanding Scholars Fund,and the Program for InnovativeResearch Team

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本文編號：1098132