[发明专利]一种基于蒙特卡洛搜索树的图特征搜索方法和装置

权利要求书

1.一种图特征搜索方法，包括：

获取包括对象节点和边的图，其中边代表所连接的对象节点之间的关系；

生成包括对应于要搜索的图特征模式的树节点的蒙特卡洛树，所述要搜索的图特征模式包括特征对象节点及其与多个关联对象节点间的特定关系以及对应的约束；

基于树节点所对应的图特征模式在所述图中搜索目标时的效率来计算所述蒙特卡洛树中的每个树节点的特征重要度；

基于对所述蒙特卡洛树中的树节点的特征重要度的评估来对所述蒙特卡洛树中的树节点进行采样以选中具有高特征重要度的候选树节点；

通过对与所选中的候选树节点所对应的图特征模式进行变换来生成所述蒙特卡洛树的新的树节点；以及

基于纳入所述新的树节点的蒙特卡洛树来进行所述计算、所述评估和所述变换的下一轮迭代。

2.如权利要求1所述的图特征搜索方法，进一步包括：

进行所述迭代，直到不能得到更多的新的高效率的图特征模式为止。

3.如权利要求1所述的图特征搜索方法，其中，所述蒙特卡洛树初始基于0特征来冷启动特征搜索或基于已有人工特征来进行增量式特征搜索。

4.如权利要求3所述的图特征搜索方法，其中，对与所选中的候选树节点所对应的图特征模式进行变换包括通过随机生成或蒙特卡洛生成来对图特征模式进行变换。

5.如权利要求4所述的图特征搜索方法，其中，通过蒙特卡洛生成来对图特征模式进行变换包括对所述图特征模式进行以下一者或多者或任何组合：

替换节点或边、或者节点或边的类型；

增加或替换节点或边的过滤条件；

替换聚合函数；

替换聚合函数范围；

替换聚合主体；

替换聚合客体；或者

改变时间窗口。

6.如权利要求4所述的图特征搜索方法，其中所述随机生成用于生成所述蒙特卡洛树中的一度树节点，并且所述蒙特卡洛生成用于生成所述蒙特卡洛树中的二度或更高度的树节点。

7.如权利要求1所述的图特征搜索方法，其中，所述蒙特卡洛树的树节点包括至少以下变量：

当前树节点的胜出次数；以及

当前树节点的被评估次数。

8.如权利要求7所述的图特征搜索方法，其中，计算所述蒙特卡洛树中的每个树节点的特征重要度包括：

至少基于当前树节点的胜出次数和被评估次数来计算当前树节点的特征重要度。

9.如权利要求1所述的图特征搜索方法，其中，基于对所述蒙特卡洛树中的每个树节点的特征重要度的评估来对所述蒙特卡洛树中的树节点进行采样以选中具有高特征重要度的候选树节点包括：

以基于所述特征重要度的概率来采样所述蒙特卡洛树中的树节点，其中所述特征重要度越高，则对应的树节点被采样到的概率就越高。

10.如权利要求1所述的图特征搜索方法，其中，所述要搜索的图特征模式用符合ISO-GQL、GREMLIN、或CYPHER标准的语言来定义。