【摘 要】
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图匹配是用于在图结构数据中进行高效查询的一种技术,其广泛应用在生物信息学、知识图谱、计算机视觉等领域。相较于传统图匹配算法,基于机器学习和深度学习的方法将匹配任务描述为最小化能量函数问题,利用构建的模型自适应学习图的特征并修正参数,整个过程更加智能高效。然而,现有的无监督学习匹配算法中存在随机性强的问题,导致结果不稳定,以及监督学习算法中人为构造的特征存在不准确的可能性,从而导致匹配结果准确度较低
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图匹配是用于在图结构数据中进行高效查询的一种技术,其广泛应用在生物信息学、知识图谱、计算机视觉等领域。相较于传统图匹配算法,基于机器学习和深度学习的方法将匹配任务描述为最小化能量函数问题,利用构建的模型自适应学习图的特征并修正参数,整个过程更加智能高效。然而,现有的无监督学习匹配算法中存在随机性强的问题,导致结果不稳定,以及监督学习算法中人为构造的特征存在不准确的可能性,从而导致匹配结果准确度较低。基于此,本文研究了基于神经网络的自适应特征学习匹配算法,并以蛋白质复合物识别和特征点匹配为应用背景验证所提出的算法的准确性和有效性。论文主要研究工作包括:（1）针对无监督学习匹配算法存在随机性的问题,以及监督学习匹配算法存在人为构造特征不准确的问题,提出了基于图嵌入与拓扑结构信息相结合的匹配算法。该算法利用图嵌入神经网络模型自适应学习图的特征并利用非线性分类器得到匹配结果,有效解决了现有方法存在的问题从而达到提高匹配准确度的目的。（2）针对研究内容（1）中的神经网络模型利用随机游走生成根子图,并将其作为学习图嵌入的基本要素会存在信息冗余,进一步导致了最终学习到的图嵌入特征代表性不强的问题,研究了更有针对性的图神经网络来自适应学习特征,并在网络模型中加入了空间转换网络用以对图中重要的结构加重学习,从而实现提升算法的准确性和有效性的目标。（3）为验证以上算法的准确性和有效性,将其应用于生物信息学领域和计算机视觉领域,分别解决蛋白质复合物识别和特征点匹配问题。实验结果表明,相较于其他算法,本文所提出的算法提高了准确度的同时,其在F-measure和敏感度上也有着不错的表现。
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