本文選題：子圖同構(gòu)　切入點(diǎn)：子圖搜索　出處：《計(jì)算機(jī)工程》2017年09期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：節(jié)點(diǎn)異質(zhì)圖常作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)模型,同構(gòu)子圖搜索是異質(zhì)圖挖掘過(guò)程中的重要問(wèn)題,但現(xiàn)有算法的子圖去重步驟降低了搜索效率。為此,基于Turbo_(ISO)算法中的鄰域等價(jià)類(lèi)(NEC)概念,提出同構(gòu)子圖搜索算法NEC-COMB。該算法包含預(yù)處理、節(jié)點(diǎn)順序確定、子圖同構(gòu)匹配和子圖提取4個(gè)部分,在子圖同構(gòu)匹配時(shí)對(duì)NEC中的節(jié)點(diǎn)使用組合策略,避免等價(jià)節(jié)點(diǎn)重復(fù)匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與經(jīng)典算法VF2,GraphQL,Turbo_(ISO)相比,NEC-COMB可有效提高搜索效率,優(yōu)化去重效果。
[Abstract]:Node heterogeneous graph is often used as the data model of complex network. Isomorphism subgraph search is an important problem in heterogeneous graph mining process. Based on the concept of neighborhood equivalence class (NECs) in TurboShop ISO algorithm, an isomorphism subgraph search algorithm, NEC-COMB, is proposed. The algorithm consists of four parts: preprocessing, node order determination, subgraph isomorphism matching and subgraph extraction. In the case of subgraph isomorphism matching, a combination strategy is used for nodes in NEC to avoid repeated matching of equivalent nodes. The experimental results show that NEC-COMB can effectively improve the search efficiency and optimize the de-duplication effect compared with the classical algorithm VF2G GraphQL Turbo-COMB.
【作者單位】： 北京林業(yè)大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金“面向中藥方劑信息的不可拆原子組合信息及其層次聚類(lèi)分析研究”(61602042)
【分類(lèi)號(hào)】：O157.5

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本文編號(hào)：1598363