【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大规模图数据存储与操作
，具体涉及一种基于k2树和多值决策图的大规模图数据处理方法。
技术介绍
随着移动互联网、物联网等技术的发展，众多新应用以前所未有的方式和速度产生并积累着大量数据。在众多类型的大数据中，图数据作为一种有效描述大数据的数据结构，扮演着越来越重要的角色。由于图数据的规模日益庞大，实现图数据的高效存储以及图数据的高效操作是当前面临的挑战。以社交网络为例，根据GlobalWebIndex统计，Facebook用户量已经超过11亿，平均每个人的好友超过100位，使用邻接表来存储所有用户的关系信息，需要接近1TB的存储空间。以互联网为例，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《第37次中国互联网络发展状况统计报告》，截至2015年12月中国网页数量为2123亿个，超链接数据量估计超过1013，使用邻接表来存储网页直接的链接关系信息需要超过16TB的存储空间。随着用户量和信息量的快速增长，问题将会变得越来越严峻。为了对图数据进行紧凑表示，在传统的邻接矩阵表示法的基础上，Brisaboa等于2009年提出了基于k2树(k2-tre...
【技术保护点】
一种基于k2树和多值决策图的大规模图数据处理方法，所述原图为有向图G＝(V,E)，其顶点数|V|为大于等于1的整数，边数|E|为大于等于1的整数；其特征为包括如下步骤：步骤1、根据k2树的规则对图的顶点进行n位编码，其中，k是大于等于2的整数；步骤2、依据步骤1所得顶点编码，对图的边进行编码；步骤3、根据步骤2所确定的边编码，构造多值决策图结构，即MDD结构，所得为k2‑MDD结构；k2‑MDD结构为图的邻接矩阵用一个将原始矩阵进行递归的k2等分后构造的多值决策图结构；步骤4，根据步骤3所得的k2‑MDD结构进行图的基本操作。
【技术特征摘要】
1.一种基于k2树和多值决策图的大规模图数据处理方法，所述原图为有向图G＝(V,E)，其顶点数|V|为大于等于1的整数，边数|E|为大于等于1的整数；其特征为包括如下步骤：步骤1、根据k2树的规则对图的顶点进行n位编码，其中，k是大于等于2的整数；步骤2、依据步骤1所得顶点编码，对图的边进行编码；步骤3、根据步骤2所确定的边编码，构造多值决策图结构，即MDD结构，所得为k2-MDD结构；k2-MDD结构为图的邻接矩阵用一个将原始矩阵进行递归的k2等分后构造的多值决策图结构；步骤4，根据步骤3所得的k2-MDD结构进行图的基本操作。2.根据权利要求1所述的基于k2树和多值决策图的大规模图数据处理方法，其特征在于：所述步骤1具体子步骤为：步骤1.1、依据k2树对图的邻接矩阵划分的规则，即k2划分规则，确定图数据顶点的编码长度n为顶点个数以k为底的对数向上取整，即其中k是大于等于2的整数；步骤1.2、使用k分方式，对原始图中某一编号为...
【专利技术属性】
技术研发人员：古天龙，张新凯，刘华东，董荣胜，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45
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