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基于k-自同構(gòu)的圖模擬方法研究

發(fā)布時間:2024-02-15 16:19
  子圖模式匹配是圖數(shù)據(jù)管理和計算中的一項基本操作,它主要包括子圖同構(gòu)和圖模擬。子圖同構(gòu)要求子圖與查詢圖有完全相同的結(jié)構(gòu)特征和標簽特征,因此它的計算復(fù)雜度很高。圖模擬是針對子圖同構(gòu)的高時間復(fù)雜度所提出的一種新的子圖模式匹配模型,國內(nèi)外學(xué)者在圖模擬的基礎(chǔ)上又提出了多種圖模擬擴展模型,包括雙重模擬(Dual Simulation)、強模擬(Strong Simulation)、嚴格模擬(Strict Simulation)和嚴密模擬(Tight Simulation)等,以適應(yīng)不同應(yīng)用場景下的匹配查詢。隨著圖數(shù)據(jù)規(guī)模的增大和云端平臺管理技術(shù)的日益成熟,用戶也愈加傾向于將大量圖數(shù)據(jù)存儲于云平臺上。雖然當(dāng)前的云服務(wù)平臺可以提供數(shù)據(jù)存儲平臺和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理服務(wù),但是云平臺的安全性并不能得到保證,因此將重要圖數(shù)據(jù)存儲于云平臺上會面臨隱私泄露的安全隱患。本文對云端圖數(shù)據(jù)匹配查詢所面臨的隱私泄露問題進行研究,提出了基于k-自同構(gòu)的隱私保護基礎(chǔ)框架。針對圖數(shù)據(jù)的標簽隱私,本文采用了標簽泛化的方法,對數(shù)據(jù)圖和模式圖的頂點標簽進行匿名化處理;針對圖數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)隱私,本文采用了基于k-自同構(gòu)模型的保護方法,利用k-自...

【文章頁數(shù)】:68 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1數(shù)據(jù)圖和匹配圖樣例??

圖2-1數(shù)據(jù)圖和匹配圖樣例??

第二f:相關(guān)理論及問題定義?基于自同構(gòu)的圖模擬方法研究??定義2.1.??路徑:在圖中,一條有向路徑由一組頂點的集合(1,1,匕...,%,)表示,其中〇,.^,.+?1)(/’£??丨l,n-?1])表示圖G中的一條邊。一條路徑中頂點的個數(shù)就是該條路徑的長度,??用/ev;(p....


圖2-2自同構(gòu)圖樣例??2.1.2子圖模式匹配糢型理論介紹??

圖2-2自同構(gòu)圖樣例??2.1.2子圖模式匹配糢型理論介紹??

基于I自同構(gòu)的圖模擬方法研究?第二章相關(guān)理論及問題定義??如圖2-2所示的圖R是一個典型的自同構(gòu)圖,它關(guān)于圖中的虛線是對稱的。??在G中存在自同構(gòu)函數(shù)/,使得/(A,)?=?A3,?/(。今R,且/((A,,。辏兀兀粒幔希,)):??(A3,82)0??@?\??/???....


圖2-3不同匹配模型對比樣例??

圖2-3不同匹配模型對比樣例??

第二章相關(guān)理論及問題定義?基于h自同構(gòu)的圖模擬方法研究??&?(s)??(a>模式圖Q?(b)數(shù)據(jù)圖G??圖2-3不同匹配模型對比樣例??別以丨氏,的,知隊,出,56}作為球心,以模式圖。仓校妫榕c其它頂點的最長距離1為半徑作??球,最終產(chǎn)生與子圖同構(gòu)相同的匹配結(jié)果。??2.2問....


圖2-5強模擬匹配子圖??當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)圖G的規(guī)模很大時,就會考慮利用云服務(wù)平臺來存儲數(shù)據(jù)圖??并通過該平臺進行簡笮的匹配查詢操作,此時用戶就需要考慮到一個數(shù)據(jù)安全性??的問題

圖2-5強模擬匹配子圖??當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)圖G的規(guī)模很大時,就會考慮利用云服務(wù)平臺來存儲數(shù)據(jù)圖??并通過該平臺進行簡笮的匹配查詢操作,此時用戶就需要考慮到一個數(shù)據(jù)安全性??的問題

基于fc-自同構(gòu)的圖模擬方法研究?第二章相關(guān)理論及問題定義??



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