图数据相关论文
随着智能电表等高级量测装置在用户侧的广泛部署与使用，海量多源异构的居民用户数据得以采集与存储，为用户级负荷预测提供了良好的数......
互联网上的用户社交活动可以表示为图数据,所谓图数据就是将产生的这些数据抽象成图,节点表示实体,边表示实体之间的关系,图数据已......
是对学术论文内容的高度总结和提炼,也是正式发表论文必不可少的一部分内容。通过摘要,一方面读者能够对作者的研究内容、研究方法......
监督分类是机器学习领域在处理结构化和非结构化数据的重要应用。传统的基于属性图的监督分类方法在通常有图中节点属性特征构成的......
大数据的出现极大地促进了各个行业对数据的分析和共享。然而,大数据是一把“双刃剑”,一方面,数据中隐藏的潜在价值可以使数据分......
基于图的实体关联关系数据广泛存在于我们现实生活中,比如网络社交关系网、文献索引、道路交通网、互联网中节点关系网、无线传感......
在数据库领域中,越来越多的数据通过图结构的方式进行存储,比如社交网络、生物信息学以及XML数据等。针对这些图数据的查询,很多时......
图是数据结构中重要的组成部分。在图模型中,点代表事物,边代表事物之间的关系。图模型有着非常广泛的应用背景,如生物网络、web网......
图数据信息的应用极其广泛,存在于科学技术的各个领域,因此经常会遇到图数据信息中有关可达性查询的计算问题。随着数据量的急剧增......
随着语义Web的快速发展,行业应用数据越来越多地选用RDF格式进行发布,RDF语义数据规模呈现爆炸性增长趋势,三元组条数已经远远超过......
子图匹配(Basic Subgraph Pattern Matching)是RDF图数据管理中的一种基本查询类型,又称子图同构(Subgraph Isomorphism),是一个NP......
大规模图数据的抽样在社交网络、信息网络和生物网络等图式数据的分析中有着重要的作用。很多现实的网络有的规模非常巨大,有的在......
k跳可达性查询是图可达性查询问题的一般形式,在社交网络和传感器网络领域有很重要的应用。随着图数据的规模不断扩大,大图中的可......
随着互联网技术的飞速发展和用户数量的增加，众多新兴应用正以前所未有的方式和速度产生并积累着大量的数据，如何对这些规模巨大的数......
随着图数据规模的不断增长和属性因素的不断增加，路径查询技术面临如何解决属性自身的繁杂性、属性之间关系的复杂性以及图数据的大......
随着计算机计算能力的提高和深度学习技术的发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在计算机视觉、自然语言处理等......
随着互联网设备和移动终端的普及,大数据时代已经深刻地改变了人们的生活方式,人们利用互联网便捷地进行教育、医疗、购物、娱乐等......
在当前大数据时代,包括大型社交网络数据,尤其是微博的出现,对人们的生活和工作产生了巨大影响,甚至由此形成了新的商业模式。微博......
随着知识图谱、社交网络等应用的普及,大规模图数据的应用越来越广泛,针对图数据的查询问题逐渐得到了人们的关注。利用关键词进行......
在基于图计算的数据分析应用中,如何衡量图中顶点之间的相似度是一个非常重要的课题,在很多领域有广泛的应用。SimRank是近年来比......
学位
随着计算机与互联网技术的不断发展,网络已成为人们日常生活不可或缺的一部分。人们现实生活中的大部分数据都可用网络或图(Graph)......
随着信息技术的发展,随之而来的是海量的数据,这些网络数据具有数据量大、数据类型丰富等特点,其中也包含了很多潜在的富有价值的......
学位
近年来,关键词搜索问题在学术界引起了广泛的研究,其目的是对于给定的关键词集合,从原图中找到与关键词相关的子结构。但是,现有的......
最近几年,随着互联网业务的发展,图被用来描述许多复杂数据对象和其在真实世界中的关系,在社交网络、电子商务、搜索引擎等邻域得......
作为一种最常用的数据结构之一,图可以用来表示数据对象之间的复杂关系,广泛的应用于许多领域。因为图的这些优势,基于图的图数据......
在现今网络高速发展的时代,网络空间数据与日俱增。这些大量的数据包含了现实生活中人们的隐私和信息。通过网络空间数据挖掘方法......
对并行图聚类算法进行了研究。基于Spark提出了一个新的并行图聚类算法;由于Spark中的top操作需要耗费大量的内存,提出了一个新算......
随着大数据时代的来临,数据规模呈指数级速度增长,越来越多的复杂结构数据需要用图数据结构模型来表示。如何高效而快速地检索大图......
随着信息时代下新兴应用如语义Web分析等的快速发展，要求引入更为完善的图数据处理技术，以此为用户带来更多的便利。特别当前图数据......
