[发明专利]基于图结构匹配的社交网络分析方法

权利要求书

1.基于图结构匹配的社交网络分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、用户通过系统构建模式图Q，选择待分析的图数据，并发出模式图Q的匹配查询请求；

步骤2、系统采用十字链表作为待分析的图数据的基础数据结构，并对十字链表结构的图数据G进行数据管理操作；

步骤3、系统将模式图Q的匹配查询请求发送至十字链表结构的图数据G的各个数据站点，数据站点计为(S₁,S₂...S_m)；

步骤4、系统对各数据站点并行执行本地计算，系统并行调用经全双工方式优化后的VF2算法对十字链表结构的图数据G的各数据站点并行执行本地计算，计算出匹配结果；

步骤5、系统对匹配结果进行排序显示。

2.根据权利要求1所述的基于图结构匹配的社交网络分析方法，其特征在于，所述步骤3中，系统接收模式图Q的匹配查询请求后，首先检测当前站点S_i的边界节点v_o，如果其与模式图Q中的某个节点u_o具有相同的节点标签，则S_i向其他站点S_j请求边界节点v_o的邻居节点，S_i接收到S_j返回的数据后，进入步骤4。

3.根据权利要求1所述的基于图结构匹配的社交网络分析方法，其特征在于，所述步骤5中，系统根据匹配结果的出入度对匹配结果进行排序显示，出度及入度的和越大，系统排序越靠前。

4.根据权利要求1所述的基于图结构匹配的社交网络分析方法，其特征在于，所述方法还包括系统通过运用增量算法，对匹配结果进行增量计算，具体包括以下步骤：

步骤61、系统将模式图Q转换为无向图Q'，并计算出Q'的直径d；

步骤62、系统将十字链表结构的图数据G中每一条边的更新计为Δe＝(v,v')，分别计算v和v'在d步内可达的节点；

步骤63、系统并十字链表结构的图数据G中导出包含上述节点的子图，计为G(Δe,Q)；

步骤64、系统对子图G(Δe,Q)进行模式图Q的同构计算，得出新的匹配结果，返回步骤5。

5.根据权利要求1所述的基于图结构匹配的社交网络分析方法，其特征在于，所述步骤1中，用户通过输入节点和边，构建模式图Q。

6.根据权利要求1所述的基于图结构匹配的社交网络分析方法，其特征在于，所述步骤1中，对十字链表结构的图数据G进行数据管理操作包括节点查询、节点的增删改和/或边的增删改。