图数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质制造方法及图纸

本公开实施例提供一种图数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，该方法包括：获取初始图数据，所述初始图数据包括边数据，每个边数据包括第一节点数据和第二节点数据；压缩所述初始图数据，获得所述初始图数据的压缩图数据；对所述压缩图数据中的所述第一节点数据和所述第二节点数据进行遍历，以根据遍历结果获得目标映射表；根据所述目标映射表对所述压缩图数据进行处理，获得目标图数据。本公开的技术方案通过对压缩图数据进行遍历，获得目标映射表，能够根据目标映射表对压缩图数据进行转换，快速获得具有带宽近似最优解的目标图数据，提高目标图数据在处理时的空间局部性，进而提高目标图数据的存储和计算效率。

Figure data processing method, device, electronic equipment and computer readable medium

【技术实现步骤摘要】
图数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质
本公开涉及图结构数据处理
，尤其涉及一种图数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
技术介绍
在当今的大数据时代，图结构的数据无处不在，包括用于导航和城市规划的路网图，用于计算网页排名的网页图，用于社区发现、民意分析的社交网络图，用于研究神经科学的脑图等各个领域产生的图数据。这些数据大都具有规模大、增长快的特点，如何高效的、可扩展的处理这些图数据是一个迫切需要解决的问题。在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
有鉴于此，本公开实施例提供一种图数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够提高目标图数据在处理时的空间局部性，进而提高目标图数据的存储和计算效率。本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。根据本公开实施例的第一方面，提出一种图数据处理方法，该方法包括：获取初始图数据，所述初始图数据包括边数据，每个边数据包括第一节点数据和第二节点数据；压缩所述初始图数据，获得所述初始图数据的压缩图数据；对所述压缩图数据中的所述第一节点数据和所述第二节点数据进行遍历，以根据遍历结果获得目标映射表；根据所述目标映射表对所述压缩图数据进行处理，获得目标图数据。在本公开的一种示例性实施例中，压缩所述初始图数据，获得所述初始图数据的压缩图数据包括：根据所述第一节点数据的初始标记对所述初始图数据中的所述边数据进行排序，获得第一排序数据；对所述第一排序数据进行压缩，获得所述初始图数据的所述压缩图数据。在本公开的一种示例性实施例中，所述压缩图数据包括第一数组和第二数组；其中，对所述第一排序数据进行压缩，获得所述初始图数据的所述压缩图数据包括：将所述第一排序数据中每个边的所述第二节点数据作为元素，生成所述第一数组；获得所述第一排序数据中具有相同的第一节点数据的边数据；将所述具有相同的第一节点数据的边数据的第二节点数据，在所述第一数组中对应元素的最小下标作为元素，生成所述第二数组。在本公开的一种示例性实施例中，在对所述第一排序数据进行压缩，获得所述初始图数据的所述压缩图数据之前，还包括：剔除所述第一排序数据中的重复数据，所述重复数据包括重复边与重复环。在本公开的一种示例性实施例中，对所述压缩图数据中的所述第一节点数据和所述第二节点数据进行遍历，获得目标映射表，包括：在所述第一排序数据中具有相同第一节点数据的边数据中，按照第二节点数据的度进行排序，获得第二排序数据；以所述第二排序数据中具有最小的初始标记的所述第一节点数据或所述第二节点数据为遍历起点，按照广度优先遍历方式对所述第二排序数据中的所述第一节点数据和所述第二节点数据进行遍历；将所述第一节点数据和所述第二节点数据的遍历顺序作为所述第一节点数据和所述第二节点数据的目标标记；将所述第一节点数据和所述第二节点数据的目标标记与初始标记作为映射对，写入所述目标映射表。在本公开的一种示例性实施例中，根据所述目标映射表对所述压缩图数据进行处理，获得目标图数据包括：根据所述目标映射表，将所述压缩图数据中的所述第一节点数据和所述第二节点数据的初始标记更新为目标标记，以获得所述目标图数据。在本公开的一种示例性实施例中，还包括：接收目标对象的图数据计算请求；根据所述图数据计算请求对所述目标图数据进行处理，将处理结果发送至所述目标对象。根据本公开实施例的第二方面，提出一种图数据处理装置，该装置包括：图数据获取模块，配置为获取初始图数据，所述初始图数据包括边数据，每个边数据包括第一节点数据和第二节点数据；图数据压缩模块，配置为压缩所述初始图数据，获得所述初始图数据的压缩图数据；映射表生成模块，配置为对所述压缩图数据中的所述第一节点数据和所述第二节点数据进行遍历，获得目标映射表；目标数据生成模块，配置为根据所述目标映射表对所述压缩图数据进行处理，获得目标图数据。根据本公开实施例的第三方面，提出一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述任一项所述的图数据处理方法。根据本公开实施例的第四方面，提出一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的图数据处理方法。根据本公开某些实施例提供的图数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，通过对压缩图数据进行遍历，获得目标映射表，能够根据目标映射表对压缩图数据进行转换，快速获得具有带宽近似最优解的目标图数据，提高目标图数据在处理时的空间局部性，进而提高目标图数据的存储和计算效率。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。下面描述的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据一示例性实施例示出的一种图数据处理方法及装置的系统框图；图2是根据一示例性实施例示出的一种图数据处理方法的流程图；图3是根据一示例性实施例示出的一种图数据处理方法的流程图；图4是根据一示例性实施例示出的一种图数据处理方法的流程图；图5是根据一示例性实施例示出的一种图数据处理方法的流程图；图6是根据一示例性实施例示出的一种图数据处理方法的流程图；图7是根据一示例性实施例示出的一种图数据处理方法的流程图；图8是根据一示例性实施例示出的一种图数据处理方法的流程图；图9是根据另一示例性实施例示出的一种图数据处理方法的流程图；图10是根据一示例性实施例示出的一种图数据处理方法的示意图；图11是根据一示例性实施例示出的一种图数据处理装置的框图；图12是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图；图13示意性示出本公开示例性实施例中一种计算机可读存储介质示意图。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本专利技术将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本专利技术的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本专利技术的技术方案而省略特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本专利技术的各方面。附图仅为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取初始图数据，所述初始图数据包括边数据，每个边数据包括第一节点数据和第二节点数据；/n压缩所述初始图数据，获得所述初始图数据的压缩图数据；/n对所述压缩图数据中的所述第一节点数据和所述第二节点数据进行遍历，以根据遍历结果获得目标映射表；/n根据所述目标映射表对所述压缩图数据进行处理，获得目标图数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种图数据处理方法，其特征在于，包括：
获取初始图数据，所述初始图数据包括边数据，每个边数据包括第一节点数据和第二节点数据；
压缩所述初始图数据，获得所述初始图数据的压缩图数据；
对所述压缩图数据中的所述第一节点数据和所述第二节点数据进行遍历，以根据遍历结果获得目标映射表；
根据所述目标映射表对所述压缩图数据进行处理，获得目标图数据。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，压缩所述初始图数据，获得所述初始图数据的压缩图数据包括：
根据所述第一节点数据的初始标记对所述初始图数据中的所述边数据进行排序，获得第一排序数据；
对所述第一排序数据进行压缩，获得所述初始图数据的所述压缩图数据。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述压缩图数据包括第一数组和第二数组；其中，对所述第一排序数据进行压缩，获得所述初始图数据的所述压缩图数据包括：
将所述第一排序数据中每个边的所述第二节点数据作为元素，生成所述第一数组；
获得所述第一排序数据中具有相同的第一节点数据的边数据；
将所述具有相同的第一节点数据的边数据的第二节点数据，在所述第一数组中对应元素的最小下标作为元素，生成所述第二数组。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在对所述第一排序数据进行压缩，获得所述初始图数据的所述压缩图数据之前，还包括：
剔除所述第一排序数据中的重复数据，所述重复数据包括重复边与重复环。


5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述压缩图数据中的所述第一节点数据和所述第二节点数据进行遍历，获得目标映射表，包括：
在所述第一排序数据中具有相同第一节点数据的边数据中，按照第二节点数据的度进行排序，获得第二排序数据；
以所述第二排序数据中具有最小的初始标记的所述第一节点数...

【专利技术属性】
技术研发人员：尤海航，刘涛，乔梁，
申请(专利权)人：北京燧昀科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11