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基于图神经张量网络的图相似度计算研究
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作者 刘佳俊 庞慧 严鑫瑜 《河北建筑工程学院学报》 2024年第4期250-254,共5页
以图卷积神经网络为基础结合神经张量网络(NTN)来解决图相似性判断问题,该方法在减轻计算负担的同时也实现了较高的准确率,改进后的方法称为NTNGNN。首先,设计一个可学习的嵌入函数,它将每个图映射到一个嵌入向量,从而提供了一个图的全... 以图卷积神经网络为基础结合神经张量网络(NTN)来解决图相似性判断问题,该方法在减轻计算负担的同时也实现了较高的准确率,改进后的方法称为NTNGNN。首先,设计一个可学习的嵌入函数,它将每个图映射到一个嵌入向量,从而提供了一个图的全局特征;其次,应用了一种改进的全局上下文注意力机制,它强调不同节点对图的全局特征影响不同,从而更好地表示出整个图的全局特征。最后,以计算图编辑距离(GED)为例,在AIDS和LINUX图数据集上进行实验,实验结果体现了该方法的有效性和高效性。通过与一系列的基线模型和近似算法的GED计算结果进行比较,此模型均实现了更高的准确率。 展开更多
关键词 图相似度计算 神经网络 神经张量网络 全局上下文注意力机制
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基于元结构匹配与有偏采样的图相似度计算方法 被引量:1
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作者 安丽霞 吴安彪 +2 位作者 袁野 孙思琪 王国仁 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1513-1531,共19页
作为图分类、图相似搜索等诸多图数据分析任务的核心步骤,图相似度计算一直是备受研究者们所重视的一个热点问题.由于传统图相似度计算方法的复杂性,无法适用于实时计算节点较多的图相似度任务,针对此问题研究者们提出了新型的基于图神... 作为图分类、图相似搜索等诸多图数据分析任务的核心步骤,图相似度计算一直是备受研究者们所重视的一个热点问题.由于传统图相似度计算方法的复杂性,无法适用于实时计算节点较多的图相似度任务,针对此问题研究者们提出了新型的基于图神经网络的图相似度计算方法.然而这些算法虽有效加快了图相似度的计算,但是仍然存在两方面的不足,从而影响了他们的性能:(1)多数现有工作通过节点级或图级嵌入的比较来衡量图之间的相似度,忽略了大图中丰富的局部结构特征;(2)所有现有工作均随机采样生成图对数据,导致样本包含的结构不均匀,训练所得模型只对部分特定结构敏感因而误差较大.为此,本文提出了一种新颖的基于元结构匹配与有偏采样的图相似度计算方法MB-GSC(Meta-Structure Matching and Biased Sampling based Graph Similarity Computation).首先提出GSE(Graph Structure Extraction)算法提取图中元结构并构建图的结构分布向量,然后基于此向量提出有偏采样策略RSG(Representative Sample Generation)进行代表性样本的生成,用于后续模型训练.同时,提出算法MSA(Meta Structure Alignment)对提取到的元结构进行最优匹配对齐,从而获取公有结构形状差异与特有结构数量差异,进而构建蕴含有效的局部相似信息的子结构相似向量.最后,在模型中集成节点级成对比较相似向量、图级神经张量网络相似向量、子结构相似向量进行图对相似性计算.为验证算法的有效性,采用5个评估指标在4个真实数据集上与基准方法进行了大量对比实验,对模型性能进行全面评估.实验结果验证了本文所提算法MB-GSC能够更准确且高效地计算图之间的相似度,在GED预测、MCS预测任务上的准确度比现有模型分别提升11.16%、7.45%,且在保证相同准确率的同时使训练样本数平均减少54%. 展开更多
关键词 图相似度计算 神经网络 编辑距离 嵌入 最大公共子
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一种基于自适应结构感知池化图匹配的图相似度计算模型
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作者 贾康 李晓楠 李冠宇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第11期1999-2007,共9页
图相似度计算在许多有关图的任务中起着重要作用,例如图相似性搜索、图分类和图聚簇等。由于计算2个图之间的精确距离/相似度通常是NP-hard的,因此基于神经网络提出了自适应结构感知池化图匹配网络模型(ASAPMN),用端到端的方式来计算任... 图相似度计算在许多有关图的任务中起着重要作用,例如图相似性搜索、图分类和图聚簇等。由于计算2个图之间的精确距离/相似度通常是NP-hard的,因此基于神经网络提出了自适应结构感知池化图匹配网络模型(ASAPMN),用端到端的方式来计算任意2个图结构之间的相似性。利用一种新颖的自我注意网络和一种改进的图神经网络来确定给定图中每个节点的重要性,通过学习对每一层的节点进行稀疏软集群分配,从而有效地池化子图,形成池化图。在池化后的图对上利用结点-图匹配网络有效地学习一个图的每个节点与另一整个图之间的跨层交互提取图间相似度。在4个公共数据集上的综合实验结果表明,ASAPMN在图-图分类和回归任务中优于最先进的基线模型。 展开更多
关键词 图相似度计算 池化 匹配 注意力机制
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Quantitative similarity assessment of non-linear chemical fingerprint of traditional Chinese medicine by similarity system theory 被引量:5
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作者 周菊峰 方宣启 +4 位作者 张泰铭 赵哲 朱蓉 向凤琴 乔君喜 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2011年第2期343-352,共10页
The similarities of the non-linear chemical (NLC) fingerprints of Radix Glycyrrhizaes from four producing areas and eight other traditional Chinese medicines (TCMs) were calculated, using a systemic similarity cal... The similarities of the non-linear chemical (NLC) fingerprints of Radix Glycyrrhizaes from four producing areas and eight other traditional Chinese medicines (TCMs) were calculated, using a systemic similarity calculation method proposed and three other main calculation ones (Euclidean distance, correlation coefficient and included angle cosine). All of the correlation coefficient similarities of different TCMs are higher than 0.952, and the included angle cosines are all higher than 0.962. So, both the conelation coefficient and included angle cosine similarities are unable to be used as the criteria for quantitatively evaluating the similarities of NLC fingerprints of TCMs. Although all of the Euclidean distance similarities of Berry Liquorices from four producing areas are less than 73, those of the other eight TCMs are all more than 180. The Euclidean distance cannot reflect the relative magnitudes of the feature differences in the NLC fingerprints very correctly. The systemic similarity method is the best among the four ones. All of the systemic similarities of Berry Liquorices from the four producing areas are higher than 0.962, while those of the other eight TCMs are all lower than 0.805, and the systemic similarity can reflect the differences between samples most faithfully, and can be used as a quantitative one evaluating the similarities of NLC fingerprints of TCMs, by which TCM could be distinguished and evaluated quickly, simply and exactly. 展开更多
关键词 nonlinear chemistry fingerprint systemic similarity traditional Chinese medicine
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Color image segmentation using mean shift and improved ant clustering 被引量:3
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作者 刘玲星 谭冠政 M.Sami Soliman 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第4期1040-1048,共9页
To improve the segmentation quality and efficiency of color image,a novel approach which combines the advantages of the mean shift(MS) segmentation and improved ant clustering method is proposed.The regions which can ... To improve the segmentation quality and efficiency of color image,a novel approach which combines the advantages of the mean shift(MS) segmentation and improved ant clustering method is proposed.The regions which can preserve the discontinuity characteristics of an image are segmented by MS algorithm,and then they are represented by a graph in which every region is represented by a node.In order to solve the graph partition problem,an improved ant clustering algorithm,called similarity carrying ant model(SCAM-ant),is proposed,in which a new similarity calculation method is given.Using SCAM-ant,the maximum number of items that each ant can carry will increase,the clustering time will be effectively reduced,and globally optimized clustering can also be realized.Because the graph is not based on the pixels of original image but on the segmentation result of MS algorithm,the computational complexity is greatly reduced.Experiments show that the proposed method can realize color image segmentation efficiently,and compared with the conventional methods based on the image pixels,it improves the image segmentation quality and the anti-interference ability. 展开更多
关键词 color image segmentation improved ant clustering graph partition mean shift
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