不确定图上Top-k子图相似性查询技术研究的开题报告一、选题背景随着图数据规模的不断增大，以及在社交网络、生物信息学、物联网、自然语言处理等领域，大量的数据都表现为图数据形式，因此图数据分析变得越来越重要。其中，图相似性查询是图数据分析中非常重要的一个问题，它可以在图数据库中寻找相似的子图，有着广泛的应用。在实际应用中，查询结果常常是包含Top-k的结果，并保证查询效率。二、选题意义上述背景中，图相似性查询技术研究的目的是希望寻找图数据中相似的子图，应用上可以帮助人们了解图数据并发现它们的含义。而Top-k相似子图查询技术则能够帮助人们在保证查询正确性的前提下，提高查询效率，提高算法应用的实际价值。三、国内外研究现状在国内外，相关的论文、研究报告已经有很多，但是要对Top-k相似子图查询技术进行系统总结和评价，还需要深入剖析和研究其中的难点、算法缺陷、算法优化等问题，从而找到前沿的研究方向。四、研究目的、目标和方法本文的研究目的是系统研究Top-k相似子图查询技术，并在此基础上进行算法优化，提高查询效率。具体目标如下：1、分析和总结国内外现有Top-k相似子图查询技术的优缺点，找到其中存在的问题和瓶颈。2、提出新的算法或者对已有算法进行改进，针对瓶颈进行优化，提高查询效率。3、通过实验验证，在充分保证查询正确率的情况下，验证算法优化的有效性。研究方法：1、对现有Top-k相似子图查询技术进行深入研究，分析不同算法的核心思想和应用场景。2、设计和实现具有一定创新性的算法，或者根据已有算法改进并进行优化。3、实验测评，通过实验对算法的效果进行定量和定性的分析，寻找优化方案。五、研究计划1、第一阶段（前期）设定为文献调研和算法分析，大致耗时1个月。2、第二阶段（中期）通过对文献的系统阅读和拓展，寻找演算法的优化方案，并完成演算法的设计和实现，总计耗时3个月。3、第三阶段（后期）进行实验测试，对算法进行分析和优化，总计耗时2个月。4、第四阶段（收尾）撰写毕业论文，总计耗时2个月。六、参考文献1.Chen,L.,&Li,G.(2013).Miningtop-klargestconnectedsubgraphsondistributedgraph.JournalofParallelandDistributedComputing,73(6),791–798.2.Zhang,L.,&Gao,J.(2017).Constrainedtop-kgraphquery:Aconstraint-awareapproximationalgorithm.InformationProcessingLetters,116,18–23.3.Wang,J.,Li,P.,&Zhang,Y.(2013).Efficientalgorithmfortop-ksimilargraphquerydetection.InformationSciences,235,157–170.4.Chen,L.,Wang,L.,&Li,G.(2016).Paralleltop-ksubgraphmatchingonlargegraphs.FutureGenerationComputerSystems,56,278–286.5.Niepert,M.,Ahmed,M.,&Kutzkov,K.(2016).Learningconvolutionalneuralnetworksforgraphs.LectureNotesinComputerScience(IncludingSubseriesLectureNotesinArtificialIntelligenceandLectureNotesinBioinformatics),9869LNCS(May),492–509.