摘 要
本研究针对复杂关系网络的分析需求，采用图数据库作为技术基础，旨在提高网络分析的效率和准确性。通过构建基于图数据库的复杂关系网络分析模型，我们实现了对网络中节点与边的高效存储与查询。研究首先梳理了图数据库在复杂关系网络分析中的应用现状，指出其相较于传统关系型数据库的优势。随后，我们提出了一种改进的图数据模型，该模型能够更好地适应复杂网络的动态变化，同时支持高效的图遍历算法。在方法上，我们结合了图论、数据挖掘与机器学习等技术，设计并实现了一套复杂关系网络分析算法。实验结果表明，该算法在处理大规模网络数据时，能够显著提升分析效率，准确挖掘出网络中的关键节点和隐藏模式。
关键词：复杂关系 网络分析 数据模型
Abstract
Considering the analysis requirements of complex relational networks, this study uses the graph database as the technical basis to improve the efficiency and accuracy of network analysis. By building a complex relational network analysis model based on the graph database, we realize the efficient storage and query of the nodes and edges in the network. This paper first summarizes the application status of graph database in complex relational network analysis, and points out its advantages over the traditional relational database. Subsequently, we propose an improved graph data model that better adapts to the dynamic changes of complex networks while supporting efficient graph traversal algorithms. In terms of methods, we combine graph theory, data mining and machine learning techniques to design and implement a set of complex relational network analysis algorithms. The experimental results show that the proposed algorithm can significantly improve the analysis efficiency when processing large-scale network data, and accurately mine out the key nodes and hidden modes in the network.
Keyword:Complex relationship network analysis data model
目 录
1绪论 1
1.1研究背景和意义 1
1.2 研究现状 1
1.3 研究方法与技术路线 1
2图数据库与复杂关系网络基础 2
2.1图数据库概述 2
2.2 复杂关系网络定义及特性 2
2.3 图数据库在复杂关系网络中的应用 3
2.4 数据模型与查询语言 3
3基于图数据库的复杂关系网络构建 4
3.1数据准备与预处理 4
3.2 图数据库的选择与配置 4
3.3 复杂关系网络的构建方法 5
3.4 网络构建案例与分析 5
4复杂关系网络分析技术 6
4.1网络拓扑结构分析 6
4.2 社区发现与划分 6
4.3 关键节点识别与分析 7
4.4 网络演化与动态分析 7
5结论 7
参考文献 9
致谢 10
本研究针对复杂关系网络的分析需求，采用图数据库作为技术基础，旨在提高网络分析的效率和准确性。通过构建基于图数据库的复杂关系网络分析模型，我们实现了对网络中节点与边的高效存储与查询。研究首先梳理了图数据库在复杂关系网络分析中的应用现状，指出其相较于传统关系型数据库的优势。随后，我们提出了一种改进的图数据模型，该模型能够更好地适应复杂网络的动态变化，同时支持高效的图遍历算法。在方法上，我们结合了图论、数据挖掘与机器学习等技术，设计并实现了一套复杂关系网络分析算法。实验结果表明，该算法在处理大规模网络数据时，能够显著提升分析效率，准确挖掘出网络中的关键节点和隐藏模式。
关键词：复杂关系 网络分析 数据模型
Abstract
Considering the analysis requirements of complex relational networks, this study uses the graph database as the technical basis to improve the efficiency and accuracy of network analysis. By building a complex relational network analysis model based on the graph database, we realize the efficient storage and query of the nodes and edges in the network. This paper first summarizes the application status of graph database in complex relational network analysis, and points out its advantages over the traditional relational database. Subsequently, we propose an improved graph data model that better adapts to the dynamic changes of complex networks while supporting efficient graph traversal algorithms. In terms of methods, we combine graph theory, data mining and machine learning techniques to design and implement a set of complex relational network analysis algorithms. The experimental results show that the proposed algorithm can significantly improve the analysis efficiency when processing large-scale network data, and accurately mine out the key nodes and hidden modes in the network.
Keyword:Complex relationship network analysis data model
目 录
1绪论 1
1.1研究背景和意义 1
1.2 研究现状 1
1.3 研究方法与技术路线 1
2图数据库与复杂关系网络基础 2
2.1图数据库概述 2
2.2 复杂关系网络定义及特性 2
2.3 图数据库在复杂关系网络中的应用 3
2.4 数据模型与查询语言 3
3基于图数据库的复杂关系网络构建 4
3.1数据准备与预处理 4
3.2 图数据库的选择与配置 4
3.3 复杂关系网络的构建方法 5
3.4 网络构建案例与分析 5
4复杂关系网络分析技术 6
4.1网络拓扑结构分析 6
4.2 社区发现与划分 6
4.3 关键节点识别与分析 7
4.4 网络演化与动态分析 7
5结论 7
参考文献 9
致谢 10
