Förmågan att hantera storskaliga grafdata är avgörande för ett ökande antal tillämpningar. Mycket arbete har ägnats åt att stödja grundläggande grafoperationer såsom subgraph matchning, nåbarhet, reguljär uttryck matchning, etc. I många fall används grafindex för att påskynda frågebehandling. Vanligtvis kräver de flesta index antingen super-linjär indexeringstid eller super-linjär indexering utrymme. Tyvärr är superlinjära metoder nästan alltid ogenomförbara för mycket stora grafer. I detta dokument studerar vi problemet med subgrafmatchning på miljarder-node grafer. Vi presenterar en ny algoritm som stöder effektiv subgraph matchning för grafer utplacerade på en distribuerad minnesbutik. Istället för att förlita oss på superlinjära index använder vi effektiv grafprospektering och massiv parallell databehandling för frågebehandling. Våra experimentella resultat visar genomförbarheten av att utföra subgraph matchning på web-scale graf data.
Subgraph matchning i en stor målkurva för grafer utplacerade på en distribuerad minnesbutik studerades i REF.
Efficient Subgraph Matching on Billion Node Graphs
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}