基于多种转换语义的图数据库查询
1. 摘要
因为图数据库的复杂模式和不同的信息描写叙述方式,对于非专业用户来说查询复杂的图数据库是异常困难的。
一个好的图查询引擎应该支持多种转化——同义词、缩略词、简写以及本体等等,而且应该可以对搜索结果进行一个非常好地排序。
基于此问题本文提出了一种新型的查询框架来方便用户查询,解放了为构造查询图而抓耳挠腮的用户群。
2. 应用背景
2.1 应用
图数据库也是一种流行的数据存储方式。如知识图、信息网络以及社交网络等应用的数据都存储在图数据库中。由于图数据的无模式或者模式太复杂以及信息的多种描写叙述方式使得基于图数据的查询变得很困难。对于一般用户来说更是望之却步。
图2-1 a为图数据库中的一部分,若查询大约30岁而且跟“Universityof California Berkley”以及“Mission:Impssible”相关的演员。易得图2-1中绿色与黄色部分均为比較好的结果。图2-1 b为一个可以表达查询语义的查询,可是现有的图数据库查询仅仅能查询到绿色的部分或者一个都查不到。
原因在于结点的信息都不匹配。而原有查询又不支持语义转换或者仅仅支持一种转化。
图2-1 图数据库G
该文解决的问题能够描写叙述为:给定一个查询Q以及数据库G,找出图数据库中全部由Q经转换函数能够转化的图。
2.2 抽象定义
给定一个查询Q、一个图数据库G以及一系列转化函数L,求跟Q匹配的最好的k个子图。当中转化函数L包含表2-1中全部的转化。
表2-1 本文支持的转化函数
注:本文的方法能够轻松地增加其他转化函数来满足不同的需求
3 已有方法
Spark查询仅仅需用户输入keyword就可以,而无需输入复杂的图结点关系就能得到查询结果。但其仅仅能提取字符串相似匹配,通过改动能够使其支持其他转换。
NeMa支持图结构和字符串相似度匹配(Jaccard)。
4 本文的方法
4.1 离线操作
4.1.1 度量函数
下述公式中v表示结点,e表示边,φ(·)表示匹配,比如φ(v)表示图数据库G中与查询图v中匹配的结点。若v能够经过第i个转换函数变为φ(v),则fi(v,φ(v)) = 1。反之φ(v) = 0。
且易得图匹配函数P的值越小,与Q匹配的图φ(Q)的质量越高,即查询结果应该为P值最小的k个子图。
令启动的目的在于怎样生成好的查询训练集,从而能够得到好的匹配函数的參数。冷启动步骤:
(2) 将查询模板中的一些结点和边用转换函数进行转化得到查询Q。
4.2 在线查询
一般的图查询均属于NP-hard问题,其能够归约为子图同构问题,从而证明该问题是NP-hard的。
将图匹配的代价累加到一个结点上,则每一个结点的匹配得分能够代表包含该节点在内的图匹配代价。
当中mji(t)(ui)表示第t次迭代uj结点对节点ui匹配贡献的得分。
该公式的直观理解參考图4-1。当中a、b中左边均表示数据库,右边表示查询图。
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