25、不确定数据的概率路径查询与排名查询研究

不确定数据的概率路径查询与排名查询研究

1. 概率路径查询中的层次索引

在概率路径查询中，为了高效地回答查询，引入了层次分区树来索引图的顶点并维护权重概率分布信息。
- HP - Tree 索引
- 图分区 ：图分区将图的顶点划分为大小大致相等的子集，使得子集之间的边较少。例如，在一个图中进行 2 - 分区，所有顶点被分为两个子集，由线 l1 分隔。l1 左侧只有 A 和 B 与右侧子集的顶点相连，A 和 B 就是边界顶点；同理，右侧子集的 C、D 和 E 是边界顶点。
- 递归分区 ：2 - 分区可以递归地应用于每个子集。如左侧子集可由线 l2 进一步划分为两个更小的子集，右侧子集由 l3 划分。通过递归分区可得到图的层次分区树。
- HP - Tree 构建 ：给定图 G 和 m - 分区 P，层次分区树（HP - tree）是一个 m 叉树，根据 P 对 G 中的顶点进行索引。HP - tree 的每个叶节点代表一个顶点，非叶节点代表一组顶点。构建时从根节点开始，根节点代表图 G 的所有顶点集合，然后递归地对图进行分区。对于非叶节点 N 及其关联的顶点集 VN，对 VN 进行 m - 分区，得到 m 个互斥子集 VN1, …, VNm，为 N 构建 m 个对应的子节点，分区持续到每个子集最多包含 d 个顶点（d 是用户指定的数字）。若使用线性时间启发式图分区方法，构建 HP - tree 需要 O(nlogm(n/d)) 时间。

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