Subgraf Isomorfism är ett grundläggande problem vid behandling av grafdata. De flesta befintliga subgraph isomorfism algoritmer är baserade på en backtracking ram som beräknar lösningarna genom att gradvis matcha alla frågevertex till kandidatdata hörn. Vi observerar dock att omfattande dubblering existerar i dessa algoritmer, och en sådan dubblering kan undvikas genom att utnyttja sambanden mellan datavertikalerna. Motiverade av detta föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt, BoostIso, för att minska dubbla beräkningar. Våra omfattande experiment med verkliga dataset visar att efter integration vår strategi, de flesta befintliga subgraph isomorfism algoritmer kan påskyndas avsevärt, särskilt för vissa grafer med intensiva vertex relationer, där förbättringen kan vara upp till flera storleksordningar.
Ren och Wang REF definierar fyra vertex-relationer över en frågediagram för att minska dubbletter.
Exploiting Vertex Relationships in Speeding up Subgraph Isomorphism over Large Graphs
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}