Speeding up Graph Edit Distance Computation with a Bipartite Heuristic 使用二部图匹配寻找顶点的最佳映射
文章简介
- 文章标题:Speeding up Graph Edit Distance Computation with a Bipartite Heuristic
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- 作者单位:Kaspar Riesen,伯尔尼大学
- 文章来源:International Workshop on Mining and Learning with Graphs(MLG 2007)
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文章思路
使用A* 搜索算法的思想,在计算图编辑距离过程中,把目标图和原图进行顶点映射,一种映射是一个路径。在寻找路径的过程中,需要计算成本。这体现在了对于路径的代价计算。从根节点到叶子节点是一个完整的映射关系,可以把原图和目标图一一对应起来。但是,如果考虑所有从根到叶子节点的映射,代价非常大。因此使用A* 算法,选择出成本较小的映射,也就是对树中代价较小的路径考虑。从根节点到当前节点ppp的路径成本,已经从ppp到叶子节点的估计成本。如果估计成本和当前成本的和大于下界,那么当前路径就不必扩展,缩小了搜索路径的空间。
文章总结
1.解决问题
计算图编辑距离的时,一个顶点映射到另一个图的空间是指数级的,计算非常复杂。基于A* 算法的思想,集合二部图分配的理论,提出了一种启发式的搜索算法,搜索最佳的映射路径,减小了映射的空间。
2.使用方法
使用匹配算法的思路,结合A* 搜索算法,通过下界,计算成本最少的映射。
3.文章不足
目前最好的匹配算法的时间复杂度仍然是O(n3)O(n^3)O(n3),时间复杂度无法降下去。文献“On the exact computation of the graph edit distance”对这种使用基于节点映射的评价如下:为了寻找最佳路径,使用基于顶点映射的方法,非常缓慢并且需要巨大的内存空间。
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