一种图数据上的语义关联搜索的查询松弛方法技术

一种图数据上的语义关联搜索的查询松弛方法，包含以下步骤：给定实体关联图和直径约束，输入一组查询实体，分别计算它们的优先级，然后将<实体，起始实体，优先级>元组加入优先队列中，只要优先队列不为空，就取出队首元组，对查询实体进行验证，计算它满足距离条件的最大成功子查询集合，更新最优解；如果当前实体的优先级已经无法得出更优的解，则终止，完成查询。本发明专利技术解决了图数据上给定直径的情况下实体关联搜索结果为空的问题，对查询实体进行松弛，保证结果子查询可以找到关联。

【技术实现步骤摘要】
一种图数据上的语义关联搜索的查询松弛方法
本专利技术属于计算机
，涉及图搜索技术，为一种图数据上的语义关联搜索的查询松弛方法。
技术介绍
图数据有着很好的表现力，例如RDF数据，它能够直观地展现实体，即图上的点之间复杂的关系，被应用在越来越多的领域中。特别地，图数据很适合用来回答关联查询。也就是说，给定图上的几个查询实体，查询结果是能够包含这几个查询实体的连通子图，该子图表示的实体及其关系被称为语义关联。图上有很多搜索技术，比较基本的有深度优先搜索、广度优先搜索、以及这两种搜索的一些变种。在处理与图搜索相关的问题时，往往都离不开这两种方法。一般地，图数据是一个有限的有向图，也称为实体关联图，记为G＝<E,A,R,l>。其中，E是一个实体集，在图中表示为顶点；A是一个弧集，每条弧a∈A的方向由尾节点t(a)指向头节点h(a)，t(a)∈E,h(a)∈E；R是一个关系集；l:A→R代表l标记了弧a(a∈A)，并且关系l(a)∈R。对于给定的非空查询实体集合如果一个语义关联x＝<Ex,Ax&gt;是包含顶点Ex本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图数据上的语义关联搜索的查询松弛方法，其特征是将语义关联看作树形，树中的叶子节点都为实体，其中用于搜索的实体为查询实体，语义关联的直径为任意两个实体间的最大距离，对于给定的实体关联图G和直径约束D，以及非空查询实体集合Q，计算出Q的最大成功子查询集合Q

【技术特征摘要】
1.一种图数据上的语义关联搜索的查询松弛方法，其特征是将语义关联看作树形，树中的叶子节点都为实体，其中用于搜索的实体为查询实体，语义关联的直径为任意两个实体间的最大距离，对于给定的实体关联图G和直径约束D，以及非空查询实体集合Q，计算出Q的最大成功子查询集合Qmax用于搜索，实现查询松弛；
计算Qmax时首先分别计算所有查询实体qe的优先级pr，建立元组<qe，qe，pr>，将其加入优先队列中，只要优先队列不为空，就取出队首元组，即当前优先队列中优先级最高的元组，对队首元组的查询实体qe进行验证，以队首元组的查询实体qe为验证点，计算相对于验证点满足距离条件的所有查询实体得到子查询集合Qe，作为最优解，如当前元组计算的Qe大于前一组元组的Qe，则更新最优解，直至当前实体的优先级已经无法得出更优的解，则终止，得到的最大Qe即为最大成功子查询集合Qmax；所述距离条件为：
(1)任意一个子查询集合中的查询实体到验证点的距离不超过
(2)如果直径约束是奇数，则对于所有到验证点距离为的查询实体，验证点有一个邻居点，邻居点到这些查询实体的距离为


2.根据权利要求1所述的一种图数据上的语义关联搜索的查询松弛方法，其特征是进一步包括以下步骤：
(1)初始时建立一个空的优先队列pq，该优先队列为一个最大堆，存储的元素为元组<实体，起始实体，优先级>，记为<e，sqe，pr>，Qmax初始为空集，用于记录当前最优解，设置一个checked集合用于记录已经被验证过的实体，首先对于每个查询实体qe，计算优先级pr，得到元组<qe，qe，pr>加入pq，并在实体访问列表visitedqe中加入qe，对于e，其优先级pr的计算如下：
pr(e)＝|{sqe}∪{qe∈(Q{sqe})：dist(e，sqe)+dist(e，qe‘)≤D}|
其中sqe代表e的起始查询实体，所有元组中的查询实...

【专利技术属性】
技术研发人员：李舒馨，程龚，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32