学位论文简介
在大数据时代，图数据模型因其能够直观展示和分析实体间的复杂关系而日益受到重视，图数据的规模正迅速增长，对大规模图数据进行高效查询处理具有重要意义又充满挑战。本文将研究如何在大规模图数据上高效执行路径计算，以及如何将这些技术集成到现有的图数据库系统以及图数据应用中。取得了以下主要创新性研究成果：
(1) 针对现有图数据库系统尚未对可变长标签路径查询的特性进行专门的优化，不能重复使用边数较少的路径查询结果，导致生成了大量冗余路径查询结果的问题，提出了一种创新的跳跃最坏情况最优连接技术，通过复用查询中间结果和与基本最坏情况最优连接技术相结合来优化查询；此外，通过使用基于成本的动态规划算法生成最优查询计划，并通过并行处理查询计划中的独立部分提高查询执行效率。
(2) 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，提出了一种创新的地标选择方法，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。
(3) 针对现有的联邦型RDF系统只支持用SPARQL语言进行查询，以及在联邦型RDF系统建立全局索引十分困难的问题，提出了一种创新的解决方案，通过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。
主要学术成果
[1] Mingdao Li, Peng Peng, Zheyuan Hu, Lei Zou, Zheng Qin. Variable-Length Path Query Evaluation Based on Worst-Case Optimal Joins. In: ICDE. 2024,3311-3323 (CCF A类会议，第一作者)
[2] 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)
[3] 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)
[4] Mingdao Li, Peng Peng, Zheng Qin. Feds:A Highly Efficient Keyword Search System Operating on Federated RDF Systems. In: APWeb/WAIM. 2023,483-488 (CCF C类会议，第一作者)
[5] 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. 2023,32-47 (CCF C类会议，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）
