超大规模社交图上的子图匹配问题研究的开题报告

超大规模社交图上的子图匹配问题研究的开题报告一、研究背景随着互联网和移动互联网的普及，人们在社交网络上的活动越来越频繁。社交网络中的用户数量和关系网络变得越来越庞大、复杂，挖掘其中的潜在信息和价值成为

超大规模社交图上的子图匹配问题研究的开题报告 一、研究背景 随着互联网和移动互联网的普及，人们在社交网络上的活动越来越 频繁。社交网络中的用户数量和关系网络变得越来越庞大、复杂，挖掘 其中的潜在信息和价值成为了一个重要的研究方向。社交网络中的子图 匹配问题即是其中的一个重要问题。 目前，已经有不少研究工作在社交网络的子图匹配问题上进行了深 入探索。然而，在面对超大规模的社交图时，现有算法难以应对匹配时 间和空间的限制。 因此，本研究将研究如何在超大规模的社交图上进行高效的子图匹 配。 二、研究目的 本研究旨在探究并实现一种在超大规模的社交图上进行高效子图匹 配的算法。具体目标包括： 1. 研究社交网络中子图匹配问题的相关算法和理论基础； 2. 分析现有算法在超大规模社交图上的局限性； 3. 提出一种在超大规模社交图上进行高效子图匹配的算法，并验证 其在时间和空间效率上的优势； 4. 验证所提算法的实用性和可扩展性。 三、研究方法 本研究将采用以下方法： 1. 对社交网络中子图匹配问题进行深入研究，建立相应的理论模 型； 2. 对已有算法进行调研和分析，总结其优缺点以及在超大规模社交