Det blir allt vanligare att hitta verkliga data som representeras som nätverk av märkta, heterogena enheter. För att fråga dessa nätverk, måste man ofta identifiera matchningarna för en given frågekurva i ett (vanligtvis stort) nätverk modellerat som ett måldiagram. På grund av buller och brist på fast schema i målgrafen, kan frågekurvan skilja sig avsevärt från dess matchningar i målgrafen i både struktur och nod etiketter, vilket ger utmaningar till grafen frågeuppgifter. I detta dokument föreslår vi NeMa (Network Match), en kvartersbaserad subgraph matchningsteknik för att fråga verkliga nätverk. (1) För att mäta kvaliteten på matchen, föreslår vi en ny subgraph matchningskostnader metrisk som aggregerar kostnaderna för att matcha enskilda noder, och förenar både struktur och nod märkning likheter. (2) Baserat på metriska, vi formulerar den minsta kostnad subgraph matchning problem. Med tanke på en frågegraf och en målgraf är problemet att identifiera (top-k) matchningar av frågegrafen med minimala kostnader i målgrafen. Vi visar att problemet är NP-hård, och också svårt att uppskatta. (3) Vi föreslår en heuristisk algoritm för att lösa problemet baserat på en slutledningsmodell. Dessutom föreslår vi optimeringstekniker för att förbättra effektiviteten i vår metod. (4) Vi bekräftar empiriskt att NeMa är både effektiv och effektiv jämfört med nyckelordssökningen och olika toppmoderna grafförfrågningstekniker.
NeMa REF är en områdesbaserad subgraph matchningsteknik baserad på närheten av noder.
NeMa: Fast Graph Search with Label Similarity
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}