基于图神经网络的子图匹配符号算法

分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2022-11-02 合作期刊: 《桂林电子科技大学学报》

杨 欣 徐周波 陈浦青 刘华东

摘要： 子图匹配是图数据分析中的基础问题,具有重要的研究意义。针对子图匹配求解算法存在大量冗余搜索的问题, 提出了一种基于图神经网络的子图匹配符号算法。该算法利用图神经网络技术聚合节点的邻域信息,得到包含图局部属 性和结构的特征向量,以该向量作为过滤条件得到查询图的节点候选集C。此外,优化匹配顺序并利用符号ADD操作在 数据图中构建C 的各个候选区域,减少了子图枚举验证过程中的冗余搜索。实验结果表明,与VF3算法相比,该算法有效 地提高了子图匹配的求解效率。

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