[发明专利]高维向量空间中大规模图约束连接路径查询算法

摘要

本发明涉及高维向量空间中大规模图约束连接路径查询算法，该算法主要包括以下步骤1)投影筛选；2)降维删选；3)节点删选；4)节点子集高维空间整合，输出约束连接路径。通过该算法对向量空间中基于距离的节点相似性连接算法进行改进，引入网格技术和约束连接特性，筛选掉大量无效节点，降低计算复杂度；在算法中引入Map‑Reduce框架，通过四阶段删选策略计算各个节点上的路径，找到满足约束条件的备选节点集，循环调用结果集返回可达约束路径，减少不必要的文本复制成本和路径计算代价，具有较高效率和低误差率。同时在处理高维数据空间时对算法进行了一定的改进创新，通过多种降维手段减少不必要的计算处理，增加算法的处理执行能力，更迅捷的对人们的问题作出解答和回应。

主权项

高维向量空间中大规模图约束连接路径查询算法，即Constraint Connection Process based on Vector Space，简称CCPBV算法，其特征在于，该算法引入Map‑Reduce框架，在高维空间上的数据处理过程中具体包括以下步骤：1)投影筛选：在高维数据空间中，随机挑选k个节点，将向量空间中的节点直接投影到某一维度对不具有代表性的节点进行删选；2)降维删选：在高维空间上进行降维删选；3)节点删选：在降维后的低维空间中进行数据节点的删选操作；4)节点子集高维空间整合，输出约束连接路径。