基于图的大规模异质信息网络的匹配查询关键技术研究

项目名称： 基于图的大规模异质信息网络的匹配查询关键技术研究

项目编号： No.61370055

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 邹磊

作者单位： 北京大学

项目金额： 73万元

中文摘要： 近年来图数据研究引起了学术界和工业界的广泛关注。本项目研究异质信息网络数据中的图匹配查询问题。不同于简单标签图数据，异质信息网络具有丰富的语义信息，可更好地对于现实世界中的图结构数据进行建模，例如RDF语义网络和社会网络数据。由于传统的图模式匹配的方法主要集中在简单标签图，这些方法不能有效地解决语义丰富的异质信息网络的图模式匹配查询问题。为此，本项目的研究围绕图模式匹配这个核心问题，从查询性能和查询语义两个方面系统地研究海量异质信息网络图模式匹配查询。为了提高查询性能，拟提出面向丰富语义信息的异质信息网络的索引机制，基于图结构的物化视图方法，分布式并行环境下的图匹配查询方法等。同时为了支持公众用户在RDF语义网络知识搜索和社会网络数据检索中更方便表示其查询语义，本项目拟研究支持用户输入自然语言问题检索异质信息网络数据的方法，具体指将输入的自然语言问题转换为异质信息网络上的图模式匹配查询图。

中文关键词： 异质网络；图；索引；查询；问答

英文摘要： Recently, graph data models have attracted increasing interests in both research and industrial community. In this proposal, we study the graph pattern match query over heterogeneous networks. Distinct from labelled-graphs, the heterogeneous networks are

英文关键词： Heterogeneous network；Graph；Indexing；Query；Question Answering