图谱和Kuhn-Munkres算法在图匹配中的应用研究

来源 :计算机工程与科学 | 被引量 : 11次 | 上传用户:jy8578
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了对图数据库中的结构化数据进行有效的匹配分析,提出了基于全局结构相似度以及节点位置相似度的Kuhn-Munkres算法。首先对图数据构建全局以及节点位置矩阵,全局相似度矩阵用邻接矩阵的拉普拉斯谱特征构造,位置相似度矩阵首先使用高斯核函数进行节点相对位置的归一化计算,再利用其谱特征构造。节点位置相似度主要描述图所有节点之间的相对位置,弥补了全局结构相似度只刻画图整体结构的不足。最后使用Kuhn-Munkres算法进行图匹配,得到二分图的最大权匹配。实验表明,改进的Kuhn-Munkres算法有效提高
其他文献
相似度测量是度量两个直觉模糊集相似程度的重要方法,现已有很多测量公式被相继提出,但现有的部分公式在一些实际应用中会出现无法归类或计算过程相对复杂现象。针对这种问题
为了实现旋转机械振动监测的低成本、网络化、高效化,笔者在对比分析了当前使用的一些监测系统基础上,为某型涡轮发动机开发了一套全新的振动监测系统。该系统一方面结合TCP/
为了使水环境监测无人艇在监测和采集水样时能有效躲避静态障碍物,且以最优或接近最优的路径行进,提出了一种变步长和变视野的自适应人工鱼群算法与改进遗传算法混合的策略,
针对词袋模型易受到无关的背景视觉噪音干扰的问题,提出了一种结合显著性检测与词袋模型的目标识别方法。首先,联合基于图论的视觉显著性算法与一种全分辨率视觉显著性算法,自适应地从原始图像中获取感兴趣区域。两种视觉显著性算法的联合可以提高获取的前景目标的完整性。然后,使用尺度不变特征变换描述子从感兴趣区域中提取特征向量,并通过密度峰值聚类算法对特征向量进行聚类,生成视觉字典直方图。最后,利用支持向量机对目
个性化的好友推荐是促进社交网络服务不断提高的重要途径,在大规模的社交网络环境中,准确地为用户推荐兴趣主题相似的好友能够使得用户的粘性更强,然而海量数据的稀疏性使得
文本情感是信息挖掘的一个新兴领域,近年受到管理学等相关领域的广泛关注。目前,文本情感分析使用的方法主要有情感词典方法和机器学习方法。由于文本情感分析的结果对优化政
片上互连网络为多核体系结构提供了高效的通信支持。目前的片上网络通常采用单向传输链路,链路资源利用率较低。为了实现链路带宽资源高效分配、进而高效利用链路带宽资源,提