基于回溯框架的分布式子图枚举
分布式、并行与集群计算
2020-07-17 v3 数据库
摘要
在数据图中查找或监测与给定模式图同构的子图实例,是许多图分析应用(如网络模体挖掘和欺诈检测)中的基本查询操作。现有的最先进分布式方法在通信方面效率低下,它们不得不在分布式多路连接过程中洗牌部分匹配结果,而部分匹配结果可能远大于数据图本身。为克服该缺陷,我们开发了用于分布式子图枚举的 Batch-BENU 框架(B-BENU)。B-BENU 并行执行一组局部搜索任务,每个任务在回溯式执行计划的引导下枚举数据图中某顶点周围的子图。B-BENU 不洗牌任何部分匹配结果,而是将数据图存储在分布式数据库中,每个任务按需查询数据图的邻接集。为支持动态数据图,我们提出增量模式图的概念,将连续子图枚举转化为在每个时间步枚举增量模式图,并开发了 Streaming-BENU 框架(S-BENU)以高效枚举其匹配。我们利用本地数据库缓存与任务拆分技术实现了 B-BENU 和 S-BENU。大量实验表明,B-BENU 和 S-BENU 可扩展至大数据图与复杂模式图,分别比最先进方法快达一个和两个数量级。
引用
@article{arxiv.2006.12819,
title = {Distributed Subgraph Enumeration via Backtracking-based Framework},
author = {Zhaokang Wang and Weiwei Hu and Chunfeng Yuan and Rong Gu and Yihua Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.12819},
year = {2020}
}
备注
Modify some terms;Fix typos; Unify line styles in Fig. 13 and Fig. 14