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论文标题： (面向知识图谱的子图索引驱动的子图匹配算法)

期刊：

作者：Yunhao SUN , Guanyu LI , Jingjing DU , Bo NING1, Heng CHEN

发表时间：18 Sep 2021

DOI：

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导读

子图匹配问题是图搜索研究领域内的一个基本问题，它是 NP 完全问题。子图匹配问题最近已经成为知识图谱分析研究领域内一个热门的研究课题，并被广泛地应用在查询应答和语义搜索的场景中。在本文中，我们对面向知识图谱子图匹配问题进行了研究。具体地讲，给定一个查询图 q 和一个数据图 G，子图匹配问题指的是获取 G 中所有同构于 q 的数据子图。知识图谱被形式化地定义为一个有向的标签多图。由于知识图谱中任一节点对中可能包含多条边，因此，较于一般图而言，知识图谱具有更加稠密的语义和结构特征。为了提高知识图谱上的子图匹配的时间效率，我们提出了一种面向知识图谱的子图索引驱动的自图图匹配算法，被称之为 FGqT-Match。我们的子图匹配算法主要包括两个主要的设计。第一个设计是模式驱动的流图索引结构（FGqT），其用于事先地裁剪冗余的计算。第二个设计是多标签的权重矩阵，用于评估能够最小化中间结果的近似最优的匹配树。受益于我们这两个核心的设计，仅仅对 FGqT 进行遍历就可以得出所有的子图通过的答案。在真实和综合的数据集上大量实验评估表明，我们的技术优于最先进的算法。

文章精要

摘要

The problem of subgraph matching is one fundamental issue in graph search, which is NP-Complete problem. Recently, subgraph matching has become a popular research topic in the field of knowledge graph analysis, which has a wide range of applications including question answering and semantic search. In this paper, we study the problem of subgraph matching on knowledge graph. Specifically, given a query graph q and a data graph G, the problem of subgraph matching is to conduct all possible subgraph isomorphic mappings of q on G. Knowledge graph is formed as a directed labeled multi-graph having multiple edges between a pair of vertices and it has more dense semantic and structural features than general graph. To accelerate subgraph matching on knowledge graph, we propose a novel subgraph matching algorithm based on subgraph index for knowledge graph, called as FGqT-Match. The subgraph matching algorithm consists of two key designs. One design is a subgraph index of matching-driven flow graph ( FGqT), which reduces redundant calculations in advance. Another design is a multi-label weight matrix, which evaluates a near-optimal matching tree for minimizing the intermediate candidates. With the aid of these two key designs, all subgraph isomorphic mappings are quickly conducted only by traversing FGqT. Extensive empirical studies on real and synthetic graphs demonstrate that our techniques outperform the state-of-the-art algorithms.

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