【摘 要】
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图查询的应用越来越广泛,其中近似子图匹配是核心技术之一.但是大规模图数据中噪音的存在对近似子图匹配精确度影响较大,为进一步提高近似子图匹配算法的鲁棒性和实时性,提出
【机 构】
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桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,桂林电子科技大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762027,U1501252),广西自然科学基金(2017GXNSFAA198172)
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图查询的应用越来越广泛,其中近似子图匹配是核心技术之一.但是大规模图数据中噪音的存在对近似子图匹配精确度影响较大,为进一步提高近似子图匹配算法的鲁棒性和实时性,提出一种基于卡方统计的近似子图匹配改进算法.在算法预处理阶段,利用统一邻居随机游走距离和高斯影响函数将目标图划分,使得划分后的子图在拓扑结构和标签属性之间达到最佳平衡.在算法匹配阶段,使用卡方统计量捕获的统计显著性来表征近似子图匹配结构相似度,再结合权重系数a调整结构相似度和标签相似度所占比重,其中统计显著性模型能够充分考虑背景结构和顶点邻域中的标
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