基于倒排索引的多维网络存储模型

具有多维属性的实体相互连接构成的网络(如社交网络)称为多维网络,在多维网络上支持联机分析处理具有重。要的应用价值现有方法大都从文件或数据库中逐条读取记录,当数据量很大时,需要多次读取磁盘,导致查询响应时间。过长,效率提高文中提出了一种新的基于倒排索引的多维网络存储模型II-GC(InvertedIndexbasedGraphCube),通过。将图的非线性结构和顶点的多维属性存储在倒排索引列表中的快速查询速度,并在多维网络上进行聚集查询(cuboid)。和交叉查询(crossboid)的算法在DBLP数据集上的实验即,该模型较GraphCube的查询效率更高,扩展性更好