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      大規(guī)模動(dòng)態(tài)圖節(jié)點(diǎn)相似Top-k查詢(xún)方法及實(shí)驗(yàn)

      2021-03-11 | pdf | 1.94 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　大規(guī)模動(dòng)態(tài)圖節(jié)點(diǎn)相似Tφp-k査詢(xún)方法對(duì)大規(guī)模圖査詢(xún)效率鉸低，且當(dāng)圖發(fā)生動(dòng)態(tài)變化時(shí)難以對(duì)査詢(xún)結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)更新，導(dǎo)致査詢(xún)結(jié)果準(zhǔn)確度不髙。利用大規(guī)模動(dòng)態(tài)圖概率路徑游走約束條件，提岀一種節(jié)點(diǎn)相似Top-k查詢(xún)方法。通過(guò)引人 Pagerank概率游走機(jī)制實(shí)現(xiàn)將基大圖生成多個(gè)小規(guī)模單向圖，并利用單邊弱化因子對(duì) Pagerank進(jìn)行概率游走約束，避免單向圖反復(fù)選取少數(shù)邊的情況。采用 Monte carlo模擬法進(jìn)行單向圖集上的相似度累積計(jì)算，以Topk取值為衡量準(zhǔn)則遞增游走步數(shù)，避免次優(yōu)相似度疊加問(wèn)題。結(jié)合圖的動(dòng)態(tài)性特點(diǎn)，依據(jù)局部自適應(yīng)原則提岀基大圖觸發(fā)更新策略與單向圖集聯(lián)動(dòng)更新策略，在保證査詢(xún)準(zhǔn)確度的同時(shí)最大限度地降低更新維護(hù)代價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與FR、KM、 Simrank、P- Simrank等方法相比，該方法可有效提高查詢(xún)效率、查詢(xún)準(zhǔn)確度與更新效率。
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