圖查詢(xún)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,其中近似子圖匹配是核心技術(shù)之一.但是大規(guī)模圖數(shù)據(jù)中噪音的存在對(duì)近似子圖匹配精確度影響較大,為進(jìn)一步提高近似子圖匹配算法的魯棒性和實(shí)時(shí)性,提出一種基于卡方統(tǒng)計(jì)的近似子圖匹配改進(jìn)算法.在算法預(yù)處理階段,利用統(tǒng)一鄰居隨機(jī)游走距離和高斯影響函數(shù)將目標(biāo)圖劃分,使得劃分后的子圖在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和標(biāo)簽屬性之間達(dá)到最佳平衡.在算法匹配階段,使用卡方統(tǒng)計(jì)量捕獲的統(tǒng)計(jì)顯著性來(lái)表征近似子圖匹配結(jié)構(gòu)相似度,再結(jié)合權(quán)重系數(shù)α調(diào)整結(jié)構(gòu)相似度和標(biāo)簽相似度所占比重,其中統(tǒng)計(jì)顯著性模型能夠充分考慮背景結(jié)構(gòu)和頂點(diǎn)鄰域中的標(biāo)簽分布,有效處理部分標(biāo)簽和結(jié)構(gòu)失配,從而得到最佳匹配子圖.真實(shí)數(shù)據(jù)集中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法效果較好,運(yùn)算效率較高,可以應(yīng)用于Top-k近似子圖匹配.

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【文章目錄】：
1 引言
2 知識(shí)背景
3 IMVELSET算法
    3.1 預(yù)處理
        3.1.1 圖分區(qū)算法
        3.1.2 創(chuàng)建索引列表
    3.2 統(tǒng)計(jì)顯著性計(jì)算
        3.2.1 節(jié)點(diǎn)對(duì)的構(gòu)建
        3.2.2 統(tǒng)計(jì)顯著性計(jì)算
            (1)標(biāo)簽元組的產(chǎn)生
            (2)標(biāo)簽重疊度的計(jì)算
            (3)期望標(biāo)簽重疊度
            (4)卡方值的計(jì)算
    3.3 近似匹配結(jié)果的產(chǎn)生
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
    4.2 精確度和運(yùn)算效率指標(biāo)的評(píng)測(cè)實(shí)驗(yàn)及分析
    4.3 參數(shù)的影響
5 結(jié)束語(yǔ)



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