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摘要
提出高效的基于图形处理器(GPU)的子图匹配算法GpSI，针对主流算法的过滤阶段和连接阶段分别设计优化方案.提出基于复合签名的过滤算法，在过滤阶段利用结点所处局部的数量特征和结构特征提升候选集过滤能力.采用基于候选点的连接策略，在连接阶段以最小邻居数为粒度预分配空间，设计高效的集合运算，避免传统方法重复连接的额外开销.多个数据集测试结果表明GpSI较主流GPU子图匹配算法在候选集过滤能力、执行用时、GPU内存占用和稳定性上均有明显优势.在真实数据集测试中，相比GPU友好子图匹配算法，GpSI的执行用时加速2～10倍.
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