[发明专利]一种面向大规模时序图上的图模拟匹配方法

权利要求书

1.一种面向大规模时序图上的图模拟匹配方法，其特征在于，其包括如下步骤：

S1、将得到的时序图数据进行处理，转化为图方式存储；

S2、在时序图上根据查询图进行图模拟匹配查询；

S3、输出所有满足条件的结果，得出最终模拟匹配查询结果。

2.如权利要求1所述的图模拟匹配方法，其特征在于，在步骤S1中，所述时序图为有向标签图G＝(V,E,L)，V是节点集，E是边集，其中，e＝(u,v,t,λ)表示从u到v的一条边，u,v∈V，t为开始时间，λ≥0为途经e所需时间；L为标签函数，将V中的节点u映射为一个标签L(u)。

3.如权利要求1所述的图模拟匹配方法，其特征在于，在步骤S2中，所述查询图为有向标签图Q＝(V_q,E_q,L_q,f_e)，V_q为节点集，E_q为边集，其中e＝(u,v)表示从u到v的一条边，L_q为标签函数，f_e为定义在E_q上的函数，对于(u,u′)∈E_q，f_e(u,u′)为一个正整数k，称之为边界数。

4.如权利要求1所述的图模拟匹配方法，其特征在于，在步骤S2中，所述图模拟是指给出模式图Q＝(V_q,E_q,L_q)以及时序图G＝(V,E,L)，如果两图之间存在一个二元匹配关系满足：

(1)对于每一个(u,v)∈R，u和v有相同的标签：L_q(u)＝L(v)；

(2)对于Q中的每一个点u，在G中存在一个点v使得：(a)(u,v)∈R，并且(b)对于Q中的每一条边(u,u′)∈E_q，在G中存在(v,v′)∈E，有(u′,v′)∈R。

5.如权利要求1所述的图模拟匹配方法，其特征在于，在步骤S2包括如下步骤：

S201、将查询图中的节点v∈V_q存入pattern中，然后将队列queue设置为空，赋值root为空，target为空；

S202、对于i从0到pattern.size-1共pattern.size次循环执行步骤S203-S205；

S203、将pattern[i]赋值给root，V_q.next赋值给target，并且将root放入到queue中；

S204、在队列中不为空的情况下，循环执行步骤2.5

S205、从队列中取出顶点为u，对于u的所有邻居节点v进行判断。

6.如权利要求4所述的图模拟匹配方法，其特征在于，在步骤S205中，如果v的层数比查询图中对应的边上的边界数小，并且节点u的出发时间加上经历时间小于节点v的出发时间时：

(1)如果v等于target，将v的层数赋值为0，并且将v的地址放入到pattern[i+1]中；

(2)如果v不等于target，将v的层数加1，并且将v放入queue中。

7.如权利要求4所述的图模拟匹配方法，其特征在于，在步骤S205中，如果v的层数比查询图中对应的边上的边界数大，或者节点u的出发时间加上经历时间大于节点v的出发时间时，对节点v不进行后续处理，忽略节点v。