随着知识图谱、社交网络等应用的普及,大规模图数据的应用越来越广泛,针对图数据的查询问题逐渐得到了人们的关注。利用关键词进行查询是一种最为基础普遍的检索方式,本文研究一种面向多关键词组合查询的图数据检索技术,通过输入多个查询关键词得到查询结果。在图数据关键词检索问题中,查询结果的形式有多种,本文将树作为查询结果的形式,树可以将多个查询关键词联系起来,树的根结点可以连接到树中的任意节点,所以通过根结点和关键词节点之间的路径可以了解各关键词是如何联系起来的,挖掘关键词之间隐藏的联系有助于提供进一步的搜索方向。本文的主要工作包括以下两点:(1)在BACKWARD算法的基础上,对同一个节点被同一个查询关键词多次遍历的情况进行了分析,论证了这种重复遍历的不必要性,然后设计了避免这种重复遍历的剪枝方法,并提出了基于距离剪枝的图数据关键词检索算法KSDP,该算法主要针对BACKWARD算法的扩展策略部分进行了改进,实验结果表明,该算法在保证答案质量不变的情况下减小了查询时间。(2)在基于距离剪枝的图数据关键词检索算法的基础上,利用图划分和距离索引,设计了基于距离索引的图数据关键词检索算法KSDI,该算法增大了遍历对象的粒度且利用了索引的查询优势,实验结果表明,该方法在KSDP算法的基础上,优化了查询时间。