Nyligen, besvarar sökord frågor om grafdata har dragit en hel del uppmärksamhet från databasgemenskaper. Men de flesta graf sökord söklösningar hittills främst fokusera på en enda frågeinställning. Vi observerar att för en populär sökordsförfrågan system, antalet sökord frågor som mottagits kan vara väsentligen stort även i ett kort tidsintervall, och chansen att dessa frågor delar gemensamma sökord är ganska hög. Därför skulle besvara sökordsförfrågningar i omgångar avsevärt förbättra systemets prestanda. Motiverad av detta, studerar detta papper effektiv batch bearbetning för flera sökord frågor på graf data. Inse att hitta både den optimala frågeplanen för flera frågor och den optimala frågeplanen för ett enda sökord fråga på grafdata är beräknings svårt, föreslår vi först två heuristiska metoder som syftar till att maximera sökord överlappning och ge preferenser för behandling av sökord med korta storlekar. Sedan tar vi fram en kardinalitetsbaserad kostnadsuppskattningsmodell som tar både grafdatastatistik och söksemantik i beaktande. Baserat på modellen utformar vi en A*-baserad algoritm för att hitta den globala optimala exekveringsplanen för flera frågor. Vi utvärderar den föreslagna modellen och algoritmerna på två riktiga datauppsättningar och de experimentella resultaten visar deras effektivitet.
Lu m.fl. REF föreslår flera sökord frågor om grafdata medan de flesta traditionella metoder fokuserar på en enda frågeinställning.
Efficient Batch Processing for Multiple Keyword Queries on Graph Data
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}