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大规模图上扩展的个性化子图搜索问题研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 本文主要工作第13-14页
    1.4 本文组织结构第14-15页
第2章 子图搜索相关理论及技术第15-21页
    2.1 图相关定义第15-17页
        2.1.1 图模型第15-16页
        2.1.2 子图搜索第16-17页
        2.1.3 个性化子图搜索问题第17页
    2.2 图索引技术第17-19页
    2.3 分布式技术第19-20页
        2.3.1 MapReduce计算模型第19-20页
        2.3.2 Hadoop框架第20页
    2.4 本章小结第20-21页
第3章 基于双索引的多样性子图搜索算法第21-32页
    3.1 多样性子图搜索问题第21-23页
    3.2 索引的构建第23-26页
        3.2.1 CP索引第23-25页
        3.2.2 Vin索引第25-26页
    3.3 多样性子图搜索算法第26-29页
        3.3.1 DSSA算法第26-28页
        3.3.2 优化策略第28-29页
        3.3.3 算法分析第29页
    3.4 实验第29-31页
        3.4.1 实验环境和数据集第29页
        3.4.2 节点规模对效率的影响第29-30页
        3.4.3 多值节点的节点值规模对效率的影响第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第4章 多样性子图搜索算法的并行化实现第32-47页
    4.1 问题分析第32-35页
        4.1.1 数据图划分问题第32-34页
        4.1.2 边界子图匹配问题第34-35页
    4.2 数据图处理第35-39页
        4.2.1 基于定值域的数据图划分第35-37页
        4.2.2 基于边界边的索引构建第37页
        4.2.3 DLP算法第37-39页
    4.3 PDSSA算法第39-42页
        4.3.1 PDSSA描述第39-40页
        4.3.2 PDSSA map阶段第40-41页
        4.3.3 PDSSA reduce阶段第41-42页
    4.4 实验第42-46页
        4.4.1 实验环境和数据集第42-43页
        4.4.2 DLP实验结果及分析第43-45页
        4.4.3 PDSSA实验结果及分析第45-46页
    4.5 本章小结第46-47页
第5章 总结与展望第47-49页
    5.1 本文总结第47-48页
    5.2 未来工作展望第48-49页
参考文献第49-52页
附录A 攻读学位期间获得的成果及参加的项目第52-53页
致谢第53页

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