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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安電子科技大學(xué)申請的專利一種大規(guī)模圖數(shù)據(jù)高效查詢方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116383247B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310363981.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/2453；該發(fā)明授權(quán)一種大規(guī)模圖數(shù)據(jù)高效查詢方法是由宋勝利;陶怡;楊琦;胡光能設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-04-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種大規(guī)模圖數(shù)據(jù)高效查詢方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種大規(guī)模圖數(shù)據(jù)高效查詢方法，包括：對圖數(shù)據(jù)進行劃分，得到圖數(shù)據(jù)的初始分區(qū)；其中，所述初始分區(qū)包括每個頂點向量的二進制簽名以及對應(yīng)的哈希桶；對圖數(shù)據(jù)的初始分區(qū)進行調(diào)整，得到新的分區(qū)；將RDF格式的圖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為屬性圖格式并存儲；基于SPARQL查詢語句，得到連接計劃；根據(jù)連接計劃和SPARQL查詢映射算法，在分布式數(shù)據(jù)庫中得到查詢結(jié)果。本發(fā)明節(jié)約了圖數(shù)據(jù)的查詢時間。

本發(fā)明授權(quán)一種大規(guī)模圖數(shù)據(jù)高效查詢方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種大規(guī)模圖數(shù)據(jù)高效查詢方法，應(yīng)用于對分布式數(shù)據(jù)庫中圖數(shù)據(jù)的查詢，其特征在于，包括： 步驟1：對圖數(shù)據(jù)進行劃分，得到圖數(shù)據(jù)的初始分區(qū)；其中，所述初始分區(qū)包括每個頂點向量的二進制簽名以及對應(yīng)的哈希桶； 步驟2：對圖數(shù)據(jù)的初始分區(qū)進行調(diào)整，得到新的分區(qū)； 步驟3：將RDF格式的圖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為屬性圖格式并存儲； 步驟4：基于SPARQL查詢語句，得到連接計劃； 步驟5：根據(jù)連接計劃和SPARQL查詢映射算法，在分布式數(shù)據(jù)庫中得到查詢結(jié)果； 所述步驟1具體包括： 選取Word2Vec作為向量化工具，將每個頂點的各個屬性表示為詞向量，利用加權(quán)平均模型計算出頂點向量； 將所有頂點向量作為局部敏感哈希算法的輸入，得到每個頂點向量的二進制簽名以及對應(yīng)的哈希桶； 所述步驟2包括： 假設(shè)現(xiàn)有圖數(shù)據(jù)的初始分區(qū)包括k個分區(qū)結(jié)果P＝{p1,p2,...,pk}，每個分區(qū)的最大負(fù)載MaxSize；現(xiàn)有圖數(shù)據(jù)為G＝V,E，V＝{v1,...,vn}為頂點集合，E＝{e1,...,em}為邊集合，|V|＝n，|E|＝m； 分別計算vi在pi中的Scoreadjacent得分； 將pi中的所有vi按照Scoreadjacent大小排序； 當(dāng)從Scoreadjacent得分最小的vi開始，分別計算vi在其他分區(qū)的Scoremovevi,p得分，將所有得分排序并取出vi得分最大的分區(qū)pj； 當(dāng)取出vi得分次大的分區(qū)pj；否則，將vi分配給pj并且更新pi以及緩存表； 最終輸出調(diào)整后的分區(qū)； 所述步驟3包括： 將RDF格式轉(zhuǎn)換為屬性圖格式，然后以頂點為存儲粒度，作為HBase的每一行，存儲與該頂點相關(guān)的屬性與關(guān)系； 所述步驟3具體包括： 分別針對每條三元組數(shù)據(jù)s,p,o，根據(jù)Resource確定頂點的類型，將URI作為頂點的一個屬性； 若o是文字，則將p作為頂點的屬性名，o作為頂點屬性值； 若o是資源，則將p映射為邊，對p進行唯一編號，p的值作為屬性值；將s和o的URI也作為p的屬性，代表p連接的兩個頂點； 所述步驟4包括： 步驟41：解析SPARQL查詢語句，得到每個主語變量的三元組模式集合Plan＝{T1,T2,…Tp}；所述SPARQL查詢語句包含n個三元組模式T＝{t1,t2,…tn}； 步驟42：從包含三元組模式最多的集合開始遍歷，依次刪除前面已經(jīng)遍歷過的三元組模式，得到連接計劃，所述連接計劃包含m個集合Plan＝{T1,T2,…Tm}，每個集合代表一個三元組模式子集； 所述步驟42具體包括： 在Plan＝{T1,T2,…Tp}中依次遍歷Ti： 若Ti中包含主語已知的三元組模式tj，則將tj排在第一個位置并將Ti標(biāo)記為Type-S； 若Ti中包含謂詞和賓語已知的三元組模式tj，則將tj排在第一個位置并將Ti標(biāo)記為Type-PO； 若Ti中不包含主語以及謂詞和賓語已知的三元組模式tj，將Tj中的子句首先按照變量個數(shù)從小到大排序；如果出現(xiàn)tj和tk的變量個數(shù)相同，則已知謂詞的排在前面；如果tj和tk都已知謂詞，則在二級索引表中掃描，將結(jié)果集小的排在前面； 遍歷結(jié)束后，得到連接計劃； 所述步驟5包括： 初始化當(dāng)前的RDD為第一次循環(huán)的結(jié)果；RDD為key-value鍵值對，key表示要連接的變量，value表示迭代過程中的非連接變量； 在連接計劃包含的m個集合Plan＝{T1,T2,…Tm}中開始遍歷： 若Ti有標(biāo)識Type-SorType-PO，則通過SPARQL查詢映射算法執(zhí)行Ti中的第一個語句得到結(jié)果Rows；根據(jù)Rows將Ti中剩余的子句變量進行綁定；將所有結(jié)果合并，形成newRDD并保存在內(nèi)存中；否則，在Ti中對tj進行遍歷：通過SPARQL查詢映射算法得到結(jié)果集；根據(jù)查詢條件調(diào)整key-value，將結(jié)果轉(zhuǎn)換為newRDD；將newRDD與上一步的RDD連接形成新的newRDD并保存在內(nèi)存中； 所有的遍歷結(jié)束后，取出結(jié)果集中的需要的值，即得到查詢結(jié)果。

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