[发明专利]基于图数据的集合关键字查询方法

摘要

本发明涉及一种基于图数据的集合关键字查询方法，包括：确定目标图中的节点，节点所能提供的服务，提供服务的评分，节点之间的距离和相应开销；解析查询指令，确定起始节点、n个服务关键字、开销约束和半径约束，确定备选集合；对备选集合进行减少冗余计算；对减少冗余计算后的集合进行剪枝；标记查询到的最优集合进行显示。通过本发明的技术方案，能够根据用户提出的多个参数进行查询，满足用户精准的需要，并且通过过滤处理和减冗余处理，可以极大地提高节点查询的速度，从而更快地为用户反馈结果，并且对于大规模的图数据，可以进行分治处理技术，建立多级的索引结构，进而减小问题求解规模并降低算法求解的时间开销。

主权项

1.一种基于图数据的集合关键字查询方法，其特征在于，包括：S1，解析目标图，以确定目标图中的节点，确定每个节点所能提供的服务，并查询对每个节点提供服务的评分，计算每两个节点之间的距离和相应开销；S2，解析查询指令，确定起始节点、n个服务关键字、开销约束和半径约束，查询到起始节点的距离满足开销约束且分别具有每个服务关键字的节点集合，将节点集合中每个节点之间的距离满足半径约束的集合作为备选集合；S3，根据所述半径约束对备选集合进行减少冗余计算，得到初步处理集合；S4，根据初步处理集合中每个节点提供服务的评分对初步处理集合进行剪枝计算，得到目标集合；S5，在目标图中标记查询到的目标集合进行显示；其中，所述步骤S1还包括：判断目标图中的节点数目是否超过预设值，若超过，则根据预设子图节点数目和子图半径约束对所述目标图进行划分得到多个子图，计算每个子图中每两个节点之间的距离和相应开销，计算两个子图公共边上的每个节点的分离得分为α|e|+β|s|，其中|e|为与节点相连的公共边的数目，|s|为节点所属子图的数目，且α+β＝1，将公共边上分离得分最高的节点作为枢纽点，通过枢纽点在子图之间查询节点；其中，所述步骤S3包括：定义点集RNS(i，j)_σ，其中j<i，表示该点集中的节点都是带有关键字t_i的节点，并且这些节点与已选取的带有关键字t₁，t₂，…，t_j的点的距离都小于半径约束σ，确定关键字t₁，t₂，…，t_j分别对应的节点集合V_t1，V_t2，…，V_tj，在V_t1中选取一个包含t₁的节点A_t1，在V_t2中选取一个包含t₂的节点，判断上述两个节点的距离是否小于半径约束σ，若不小于，则在V_t2中选取另一个包含t₂的节点，直至找到与A_t1的距离小于半径约束σ的包含t₂的节点A_t2、A_t2’、A_t2”…，存储RNS(2，1)_σ＝{A_t2、A_t2’、A_t2”…}，创建中间结果集合V_S＝{}循环上述步骤，在V_t3中查询一个包含t₃且与V_t1的距离小于半径约束σ的节点A_t3，存储RNS(3，1)_σ＝{A_t3、A_t3’、A_t3”…}，…，在V_tj中查询一个包含t₃且与V_t1的距离小于半径约束σ的节点A_tj，存储RNS(j，1)_σ＝{A_tj、A_tj’、A_tj”…}，当V_t2到V_tj中存在节点集合V_tg，其中的节点A_tg、A_tg’、A_tg”…到V_t1的距离均不小于半径约束σ，则在RNS(g+1，1)_σ中查询到节点A_tg的距离小于半径约束σ节点，与A_t1和在RNS(2，1)_σ、RNS(3，1)_σ…RNS(j，1)_σ中分别选取的节点构成初步处理集合。