申请/专利权人：东北大学

申请日：2024-01-26

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117911841A

主分类号：G06V10/86

分类号：G06V10/86;G06T1/20;G06F16/51;G06F16/532;G06F16/58

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明设计一种基于核心节点的GPU连续子图匹配并行方法，属于子图同构技术领域；首先对查询图进行处理，获取其核心节点；同时对数据图进行时间标签的添加；将更新数据流进行分组，采用两步生成模式构建组内索引；使用核心节点构建候选匹配路径，非核心节点进行过滤的模式，获得每一次更新下的子图匹配结果；这种方式仅需要较少的计算资源和存储空间，就能实现基于核心节点的并行化的连续子图匹配，减少了计算量，提升了计算效率；本发明采用拥有大量计算单元的GPU完成连续子图匹配任务，由于预先找出了查询图的核心结构，能够利用有限的GPU内存空间加速连续子图匹配任务。

主权项：1.一种基于核心节点的GPU连续子图匹配并行方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：对查询图进行搜索，寻找其核心节点；步骤2：将更新流中的数据，以时间为标签，添加至数据图中；步骤3：更新流内的数据以时间为单位，将其按顺序进行分组；并基于查询图计算每个分组中，每个数据图节点匹配的核心节点；步骤4：基于核心节点进行搜索，计算每个更新下的子图匹配结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东北大学 一种基于核心节点的GPU连续子图匹配并行方法

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