【摘 要】
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图匹配作为图论中研究的热点问题,本质是计算两个图的相似性,现有的图匹配算法通常采用过滤—验证框架,利用有效的过滤算法减少节点的候选空间,用子图同构算法来找到图的匹配集合。传统的图匹配算法主要从索引的建立和子图特征进行分析从而提出改进算法,随着数据规模的增大,该类算法在性能和效率上受到了限制,针对大规模图数据集的匹配问题,提出了一种新的匹配算法。首先,针对图匹配问题中模式图规模较大的问题,通过计算查
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图匹配作为图论中研究的热点问题,本质是计算两个图的相似性,现有的图匹配算法通常采用过滤—验证框架,利用有效的过滤算法减少节点的候选空间,用子图同构算法来找到图的匹配集合。传统的图匹配算法主要从索引的建立和子图特征进行分析从而提出改进算法,随着数据规模的增大,该类算法在性能和效率上受到了限制,针对大规模图数据集的匹配问题,提出了一种新的匹配算法。首先,针对图匹配问题中模式图规模较大的问题,通过计算查询图的连通性,把模式图分解为规模较小的模式子图,将查询图与模式子图进行匹配,降低图规模大小带来的影响。同时,在图分解的过程中依据图的连通性和节点数量提出过滤策略,获得可能存在匹配情况的模式子图集合。其次,子图同构测试是个NP完全问题,图结构之间的比较是非常耗时的。针对子图同构过程中节点需要不断回溯的问题,提出了一种图编码的方法,把查询图和模式子图编码为数值形式,将结构之间的比较转化为数值之间的比较,并提出相应的过滤策略。最后,分别在真实数据集和合成数据集上实现提出的算法和ISMAGS算法,通过两者进行匹配所需的响应时间进行对比分析,对所提算法的性能进行验证。
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