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文章介紹

圖查詢自動完成（GQAC）將用戶的圖查詢作為輸入,，并生成前k個查詢結(jié)果建議作為輸出，以幫助減輕可視化界面中冗長且容易出錯的圖查詢過程,。要使用GQAC組合目標(biāo)查詢,，用戶可以迭代地采用建議或手動添加邊以擴充現(xiàn)有查詢。然而,，當(dāng)前最先進(jìn)的GQAC方法只關(guān)注大量中小型圖?，F(xiàn)有GQAC方法所利用的子圖特征在大圖中要么太小，要么太少,。對此,，本文提出了用于大圖的靈活圖查詢自動完成方法，簡稱為FLAG,，框架如圖1所示,。本文首次在GQAC 的上下文中提出通配符標(biāo)簽，并總結(jié)了具有不同標(biāo)簽的查詢結(jié)構(gòu),。FLAG允許使用帶有通配符標(biāo)簽的子圖增量來擴展用戶的查詢以形成建議,。為了支持啟用通配符的建議，本文提出了一種新的建議排名功能，提出一種高效的排名算法并通過擴展索引來進(jìn)一步優(yōu)化在線建議排名,。本文進(jìn)行了用戶研究和一組大規(guī)模模擬實驗,，以驗證FLAG的有效性和效率。結(jié)果表明,，查詢建議節(jié)省了大約50%的鼠標(biāo)點擊,，F(xiàn)LAG在幾秒鐘內(nèi)返回建議,。該論文在已有工作基礎(chǔ)上的主要貢獻(xiàn)如下： 

圖1. FLAG : 大圖的圖查詢自動完成

實驗效果

本文采用了幾種流行的指標(biāo)來衡量建議的質(zhì)量,。其中，總利潤指標(biāo)（TPM） 量化了在可視化查詢制定過程中采用建議所節(jié)省的鼠標(biāo)點擊百分比,，是FLAG的質(zhì)量指標(biāo),。

本文研究了FLAG的主要參數(shù)對三個數(shù)據(jù)集CITESEER、WORDNET和TWITTER的影響,。例如,，表1展示了代表性的模擬的TPM結(jié)果。

表1. δmax改變對三個數(shù)據(jù)集TPM值的影響

表1顯示了在三個數(shù)據(jù)集上具有各種δmax的Q5（即5條邊的查詢）的TPM值,。結(jié)果表明,，隨著δmax的增加，質(zhì)量將會下降,。TPM顯示FLAG在查詢公式中節(jié)省大約53%的手動專業(yè)化,。同時，WORDNET和TWITTER的結(jié)果與CITESEER的趨勢相同,。WORDNET和TWITTER的質(zhì)量指標(biāo)值低于CITESEER,，因為WORDNET和TWITTER的作品數(shù)量相對較少。

圖2. 默認(rèn)設(shè)置下FLAG的平均響應(yīng)時間(ART)

本文對在線FLAG處理的效率進(jìn)行了詳細(xì)評估,。圖2報告了默認(rèn)設(shè)置下FLAG的平均響應(yīng)時間（ART）,。對于CITESEER，ART為3秒左右。對于TWITTER,，本文獲得了簡短的ART,，因為作品的數(shù)量相對較少。因此,，F(xiàn)LAG的響應(yīng)時間通常很短,。

圖3. 僅改變排名函數(shù)的α時FLAG的ART

圖3展示了僅改變排名函數(shù)的α時FLAG的ART。將α范圍從0到1,，ART總是少于3.5s,。同時，當(dāng)α接近1時,，ART會下降,。α的值越高，GQAC過程更喜歡具有大專業(yè)化和小摘要的建議,，這導(dǎo)致更新候選建議的摘要的時間更短,。

圖4. 僅改變用戶指定的k時FLAG的ART

圖4中報告了僅改變用戶指定的k時FLAG的ART。本文將k設(shè)定為從10到50,。k測試的最大值為50,，對于常見的可視化界面來說已經(jīng)足夠大了。結(jié)果表明,，ART隨著k的增加而增加,。當(dāng)k小于20時，F(xiàn)LAG在5s內(nèi)返回建議,。當(dāng)k達(dá)到50時,，GQAC過程可能需要8s來提供建議。

圖5. 僅改變目標(biāo)查詢大小|q|時FLAG的ART

圖5展示了僅改變目標(biāo)查詢大小|q|時FLAG的ART,。結(jié)果表明,，對于最多8條邊的查詢，F(xiàn)LAG的自動完成過程在6秒內(nèi)完成,。查詢大小|q|增加時,，ART增加，主要是因為大型查詢需要更多時間來生成更多候選建議,，然后對它們進(jìn)行排名,。

結(jié)語

本文提出了FLAG模型，它利用通配符標(biāo)簽概念生成top-k查詢建議,，以幫助大型圖的查詢公式化,。考慮到現(xiàn)有GQAC研究利用的圖特征在大圖中要么不存在要么很少見,，本文建議為查詢圖和查詢建議引入通配符標(biāo)簽,，以允許更多的查詢建議候選者,。候選查詢建議由一個新的排名函數(shù)進(jìn)行排名，該函數(shù)考慮了該建議對現(xiàn)有查詢的擴充程度以及它總結(jié)了多少其他建議,。本文提出了有效的建議排名算法,。本文的用戶研究和實驗驗證了FLAG的有效性和效率。

作者簡介

Peipei Yi,，于2013年獲得中國電子科技大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)士學(xué)位,，于2018年獲得香港浸會大學(xué)計算機科學(xué)博士學(xué)位。畢業(yè)后就職于聯(lián)想機器的數(shù)據(jù)科學(xué)家香港情報中心,。研究興趣包括圖數(shù)據(jù)處理和圖數(shù)據(jù)庫可用性,。

Jianping Li，網(wǎng)絡(luò)工程師,，于2013年獲得哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣和通信碩士學(xué)位,。研究興趣包括數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的用戶界面,。

Byron Choi副教授,，于2006年獲得賓夕法尼亞大學(xué)計算機和信息科學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)為香港浸會大學(xué)數(shù)據(jù)庫研究組的成員,。研究方向包括圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫,，數(shù)據(jù)庫安全，時間序列分析,，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的用戶界面和增量維護(hù)算法和視圖更新等,。

Sourav S. Bhowmick，南洋理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院副教授,，研究興趣包括數(shù)據(jù)管理,、數(shù)據(jù)分析、計算社會科學(xué)和計算系統(tǒng)生物學(xué),，在這些領(lǐng)域的主要會議發(fā)表了許多論文,，例如SIGMOD、VLDB,、ICDE,、SIGKDD等國際會議。

徐建良教授,，于2002年獲得香港科技大學(xué)計算機科學(xué)博士學(xué)位,，畢業(yè)后加入香港浸會大學(xué)計算機科學(xué)系，于1998年獲得浙江大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)士學(xué)位,，曾是賓夕法尼亞州立大學(xué)大學(xué)公園分校和復(fù)旦大學(xué)的訪問學(xué)者?，F(xiàn)為香港浸會大學(xué)區(qū)塊鏈和金融科技實驗室主任，并領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)庫研究小組,。研究方向包括大數(shù)據(jù),、區(qū)塊鏈,、移動計算、數(shù)據(jù)安全和隱私,。

期刊簡介

Data Science and Engineering（DSE）是由中國計算機學(xué)會（CCF）主辦,、數(shù)據(jù)庫專業(yè)委員會承辦、施普林格 自然（Springer Nature）出版的Open Access期刊,。為了迎合相關(guān)領(lǐng)域的快速發(fā)展需求,，DSE致力于出版所有和數(shù)據(jù)科學(xué)與工程領(lǐng)域相關(guān)的關(guān)鍵科學(xué)問題與前沿研究熱點，以大數(shù)據(jù)作為研究重點,，征稿范疇主要包括4方面：（1）數(shù)據(jù)本身,，（2）數(shù)據(jù)信息提取方法，（3）數(shù)據(jù)計算理論,，和（4）用來分析與管理數(shù)據(jù)的技術(shù)和系統(tǒng),。

目前期刊已被EI、ESCI與SCOPUS收錄,，CiteScore 2021為6.4,，在Computer Science Applications領(lǐng)域排名# 157/747（位列前21%）。稿件處理費由贊助商中新賽克（Sinovatio）承擔(dān),，歡迎大家免費下載閱讀期刊全文,，并積極投稿。

論文原文鏈接：https://link.springer.com/article/10.1007/s41019-022-00182-8