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大規模動態圖節點相似Tφp-k査詢方法對大規模圖査詢效率鉸低，且當圖發生動態變化時難以對査詢結果進行自適應更新，導致査詢結果準確度不髙。利用大規模動態圖概率路徑游走約束條件，提岀一種節點相似Top-k查詢方法。通過引人 Pagerank概率游走機制實現將基大圖生成多個小規模單向圖，并利用單邊弱化因子對 Pagerank進行概率游走約束，避免單向圖反復選取少數邊的情況。采用 Monte carlo模擬法進行單向圖集上的相似度累積計算，以Topk取值為衡量準則遞增游走步數，避免次優相似度疊加問題。結合圖的動態性特點，依據局部自適應原則提岀基大圖觸發更新策略與單向圖集聯動更新策略，在保證査詢準確度的同時最大限度地降低更新維護代價。實驗結果表明，與FR、KM、 Simrank、P- Simrank等方法相比，該方法可有效提高查詢效率、查詢準確度與更新效率。
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