SubgraphMatching 项目使用教程

SubgraphMatching 项目使用教程

SubgraphMatching In-Memory Subgraph Matching: An In-depth Study by Dr. Shixuan Sun and Prof. Qiong Luo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/SubgraphMatching

1. 项目的目录结构及介绍

SubgraphMatching 项目是一个用于研究内存中子图匹配算法的开源项目。项目的目录结构如下：

SubgraphMatching/
├── configuration/          # 配置文件目录
├── graph/                 # 图处理相关文件
├── matching/              # 子图匹配算法实现
├── test/                  # 测试用例和测试脚本
├── utility/               # 辅助工具类
├── CMakeLists.txt         # CMake构建脚本
├── LICENSE                # 项目许可证文件
├── README.md              # 项目说明文件
└── SIGMOD2020_SubgraphMatchingPerformanceStudy.pdf  # 相关论文

• configuration/：包含项目的配置文件，用于定义编译选项和优化技术。
• graph/：包含处理图数据的相关代码。
• matching/：包含子图匹配算法的具体实现。
• test/：包含测试用例和用于验证项目正确性的 Python 脚本。
• utility/：包含项目中使用的辅助工具类。
• CMakeLists.txt：CMake 构建脚本，用于编译项目。
• LICENSE：项目使用的许可证信息。
• README.md：项目的说明文件，介绍了项目的详细信息。
• SIGMOD2020_SubgraphMatchingPerformanceStudy.pdf：项目的相关研究论文。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 CMake 进行构建。首先需要确保系统中安装了 CMake 和相应的编译工具。以下是在项目目录下编译源代码的步骤：

mkdir build
cd build
cmake ..
make

编译完成后，可以在 build/matching 目录下找到生成的二进制文件 SubgraphMatching.out。执行以下命令来测试程序的正确性：

cd test
python test.py ../build/matching/SubgraphMatching.out

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configuration/ 目录下，主要是 config.h 文件。在这个文件中，可以定义宏来配置不同的集合交集算法和优化技术。以下是一些可配置的宏：

• HYBRID 0：一个混合方法，通过集成基于合并的方法和基于跳跃的方法来处理基数偏斜。
• HYBRID 1：基于合并的集合交集方法。
• SI 0：使用 AVX2 加速集合交集。
• SI 1：使用 AVX512 加速集合交集。
• SI 2：标量集合交集。
• ENABLE_QFLITER：启用 QFilter 集合交集算法。
• ENABLE_FAILING_SET：启用 DP-iso 中的失败集剪枝技术。

在修改配置文件后，需要重新编译项目以应用新的配置。

SubgraphMatching In-Memory Subgraph Matching: An In-depth Study by Dr. Shixuan Sun and Prof. Qiong Luo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/SubgraphMatching