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汪润中-机器学习与传统算法融合的图相似度求解

白玉兰开源
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如何衡量图结构之间的相似度,是模式识别、数据挖掘等计算机领域,以及计算机与生物、化学等学科的交叉领域中一项基础性的问题。传统图相似度算法采用基于启发式的搜索,具有复杂度过高的缺陷;现有的机器学习图相似度算法则将图相似度计算视为一个回归问题,无法给出具体的图结构匹配情况。
在本文中,我们首次提出了机器学习与传统算法相融合的图相似度求解方法,使用机器学习引导传统搜索算法进行高效搜索,能够显著提升传统搜索算法的计算效率,同时输出图结构的匹配情况。

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