【摘 要】
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图匹配问题研究了如何在数据图中找到所有给定的查询图结构。无论是在化学研究领域,还是在生物学领域,甚至在淘宝交易风险控制和异常场景检测中,一个有效的图匹配算法将会发挥巨大的作用。图匹配问题是一个典型的NP完全问题,随着数据规模指数级的增长,如何在计算机内存有限的条件下加快图匹配过程,减少匹配算法运行时间,是对研究者们提出的挑战。针对上述问题,本文完成了以下工作:首先,将蒙特卡洛以频数表达概率估计值的
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图匹配问题研究了如何在数据图中找到所有给定的查询图结构。无论是在化学研究领域,还是在生物学领域,甚至在淘宝交易风险控制和异常场景检测中,一个有效的图匹配算法将会发挥巨大的作用。图匹配问题是一个典型的NP完全问题,随着数据规模指数级的增长,如何在计算机内存有限的条件下加快图匹配过程,减少匹配算法运行时间,是对研究者们提出的挑战。针对上述问题,本文完成了以下工作:首先,将蒙特卡洛以频数表达概率估计值的思想应用到图匹配算法中,分析了图匹配过程中的概率问题,使用采样频数估计的概率来描述节点度的分布规律。其次,使用K-shell算法对数据图进行初步处理,将邻居节点看做一组离散的量,使用BLB（Bag of Little Bootstraps）采样方法,把样本中位数的均值作为感兴趣的估计量,并根据样本与该均值的距离升序排列邻居节点,结合节点度大小、属性标签和邻域标签频率滤波器（NLF滤波器）等过滤手段筛选并形成节点候选集合。再次,定义没有被串联到匹配顺序中的查询图节点为孤独节点,将其加入到搜索顺序中最大索引的邻居节点的后一位形成匹配顺序。根据部分等价思想定义了相似节点概念,利用相似节点替代匹配成功的节点,实现对匹配结果的扩充。最终完成整个图匹配过程。最后,基于ego-Facebook数据集和HUMAN数据集对上述算法进行了实验对比和验证。
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