Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
441943		BB-Graph: A new subgraph isomorphism algorithm for querying big graph databases / BB-Graph: büyük çizge veritabanlarını sorgulamak için yeni bir altçizge eşyapılılık algoritması Yazar:MERVE ASİLER Danışman: PROF. DR. ADNAN YAZICI Yer Bilgisi: ORTA DOĞU TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ / BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2016 81 s.
Büyük veri kavramının doğmasıyla, ilişkisel veritabanı yönetim sisteminde masraflı birleştirme operasyonları gerektiren durumlarda daha esnek ve hızlı sorgulama sağladığı için büyük çizge veritabanı modeli çok popüler olmuştur. Ancak, altçizge eşyapılılık problemi olarak bilinen, bir çizgesel sorgunun bir veritabanı çizgesindeki tüm tam eşleşmelerini bulmak oldukça zordur. Literatürde ilgili birçok çalışma olmasına rağmen, bu NP-hard bir problem olduğundan, tüm sorgu tipleri için verimli çalışan kusursuz bir algoritma bulunmamaktadır. Ullmann'ın fikri üzerine kurulan şu anki altçizge eşyapılılık yaklaşımları, ilgisiz adayları budama stratejisine odaklanmaktadır. Yine de, bazı veritabanları ve sorgular için, bu algoritmaların kullandıkları budama teknikleri yetersiz kalmaktadır. O yüzden, zayıf performansa yol açarlar. Ayrıca, bu algoritmalardan bazıları ek hafıza tüketimine sebep olan dizinlere gereksinim duyar. Bunlardan motivasyon alarak, büyük veritabanı çizgelerini ek veri yapılarına ihtiyaç olmadan verimlice sorgulamak için yeni bir altçizge eşyapılılık algoritması BB-Graph'ı geliştirdik. Algoritmamızı çok büyük bazı çizge veritabanı uygulamalarında var olan algoritmalarla, GraphQL ve Neo4j'nin Cypher'ı ile, karşılaştırarak test ettik ve BB-Graph'ın çoğu sorgu tipi için daha iyi performans sergilediğini gösterdik.
With the emergence of the big data concept, the big graph database model has become very popular since it provides very flexible and quick querying for the cases that require costly join operations in RDBMs. However, it is a big challenge to find all exact matches of a query graph in a big database graph, which is known as the subgraph isomorphism problem. Although many related studies exist in literature, there is not a perfect algorithm that works for all types of queries efficiently since it is an NP-hard problem. The current subgraph isomorphism approaches built on Ullmann's idea focus on the strategy of pruning out the irrelevant candidates. Nevertheless, for some databases and queries, their pruning techniques are inadequate. Therefore, they result in poor performance. Moreover, some of those algorithms need large indices that cause extra memory consumption. Motivated by these, we introduce a new subgraph isomorphism algorithm, namely BB-Graph, for querying big database graphs in an efficient manner without requiring large data structures. We test and compare our algorithm with the existing ones, GraphQL and Cypher of Neo4j, on some very big graph database applications and show that our algorithm performs better for most of the query types.