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学位论文简介

随着大数据时代的到来，图的数据量变得很大很复杂，而图数据模型在处理大规模复杂数据方面具有很强的能力，这使得图数据模型成为了一个很热门的应用。图数据模型可以用来表示各种各样的关系，并利用图算法对关联关系进行分析和识别。因此，在大规模图上的关联信息处理问题有很重要的研究价值。本文围绕大规模图数据上的关联信息处理技术展开研究，并取得了以下主要创新性研究成果：

1. 针对大规模图中精确计算顶点间距离的方法时间成本过高，以及现有的顶点距离估计方法只能良好估计距离上界的问题，提出了一种优化后的能良好估计顶点间距离下界的地标选择方法。该方法可以最大限度地提高顶点间距离估计的效率和准确性。

2. 针对现有的联邦型RDF系统只支持用SPARQL查询语言来完成数据查询和采集，用户仍然很难花大量时间完全理解并编写正确的SPARQL查询，以及根据现有的关键字搜索技术，在各个SPARQL端点相互独立的联邦型RDF系统中建立全局索引十分困难的问题，提出了一种解决方案，在该解决方案中，我们通过SPARQL查询语法将用户输入的关键字映射到模式图，然后构造并执行多个SPARQL查询以获得最终结果。

3. 针对现有社交媒体上的事件检测工作中的大多数需要特殊的信息或特定的假设，很难有效更新过期信息，无法抵抗噪声的问题，提出了一种基于图流的事件检测方案，此方案不需要用户提供特殊的数据，只关注由文本(帖子)和相应的时间戳组成的流，与此同时，该方案忽略了噪声以及关键词的内在相关性，并具有线性最坏情况时间和空间复杂度，具有高度的适用性和并行性。

主要学术成果

1. Mingdao Li, Peng Peng, Zhen Tian, Zheng Qin, Zheng Huang, Yi Liu. Optimizing Keyword Search over Federated RDF Systems. IEEE Transactions on big data, 2023, 9(3): 918-935. (SCI二区期刊，第一作者)

2. Mingdao Li, Peng Peng, Yang Xu, Hao Xia, Zheng Qin. Distributed Landmark Selection for Lower Bound Estimation of Distances in Large Graphs. In: APWeb/WAIM. 2019,223-239 (CCF C类会议，第一作者)

3. Mingdao Li, Peng Peng, Zheng Qin. Feds:A Highly Efficient Keyword Search System Operating on Federated RDF Systems. In: APWeb/WAIM. 2023(已录用) (CCF C类会议，第一作者)

4. Mingdao Li, Bo Zhai, Yuntao Jiang, Yunjian Li, Zheng Qin, Peng Peng. Locality Sensitive Hashing for Data Placement to Optimize Parallel Subgraph Query Evaluation. In: APWeb/WAIM. 2023(已录用) (CCF C类会议，第一作者)

5. Mingdao Li, Zheng Qin, Xinhuan Chen, Ziming Li, Youhuan Li. Highly Applicable Linear Event Detection Algorithm on Social Media with Graph Stream. INFORMATION SCIENCES, 2023(在投，SCI一区期刊，第一作者)

6. Qing Wang, Shengyi Ji, Peng peng, Mingdao Li, Ping Huang, Zheng Qin. Optimizing Distance Computation in Distributed Graph Systems. IEEE Access, 2020, 191673-191682. (SCI 二区期刊，第四作者)

7. Ningchao Ge, Peng Peng, Zheng Qin, Mingdao Li. FedAggs: Optimizing Aggregate Queries Evaluation in Federated RDF Systems. In: WISE. 2021,527-535(CCF C 类会议，第四作者)

8. Ningchao Ge, Zheng Qin, Peng Peng, Mingdao Li, Lei Zou, Li K. A Cost-Driven Top-K Queries Optimization Approach on Federated RDF Systems. IEEE Transactions on big data, 2023, 9(2):665-676 (SCI二区期刊，第四作者)

9. 一种基于图流的社交媒体线性事件检测方法；发明人：李明道、李友焕、秦拯；申请号：2023101487061，申请时间：2023.02.22，公开号：CN116226463A，公开日：2023.06.06（实质审查，第一发明人）

10. 一种基于查询计划的联邦型RDF系统Top-K查询与优化方法. 发明人：葛宁超、彭鹏、秦拯、李明道、王青、张吉昕.申请号/专利号：202010977090.5；湖南大学；申请日期：2020.09.17，授权时间：2022.09.27.（第四发明人）

11. 一种基于MinDFA的联邦型RDF系统属性路径查询与优化方法；发明人：葛宁超、秦拯、彭鹏、李明道；申请号：202110758342.X，申请时间：2021.07.05，公开号：CN113377810A，公开日：2021.09.10。（实质审查，第四发明人）

12. 一种基于分区的分布式RDF系统上的SPARQL查询处理方法；发明人：王青、彭鹏、秦拯、葛宁超、李明道；申请号：202110186155.9，申请时间：2021.02.15，公开号：CN112883063A，公开日：2021.06.01。（实质审查，第五发明人）

13. 发明专利：一种基于PCA算法和XGBoost算法的D-PMU扰动分类方法；发明人：熊瑶、肖光意、秦拯、张吉昕、李明道、葛宁超、袁智勇、于力、徐全；申请号：202010190513.9，申请时间：2020.07.20，公开号：CN111414957A，公开日：2020.07.14。（实质审查，第五发明人）