| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 图匹配 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图编辑距离 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基础知识概述 | 第15-24页 |
| 2.1 图的基本知识 | 第15-17页 |
| 2.2 图编辑距离的相关知识 | 第17-19页 |
| 2.2.1 图编辑操作 | 第17页 |
| 2.2.2 图编辑距离的定义 | 第17-18页 |
| 2.2.3 图编辑距离的代价函数 | 第18-19页 |
| 2.3 基本算法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 子图同构算法 | 第19-21页 |
| 2.3.2 图编辑距离算法 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 代价矩阵的改进 | 第24-32页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 SFBP代价矩阵分析 | 第24-28页 |
| 3.2.1 基本代价矩阵 | 第24-25页 |
| 3.2.2 SFBP代价矩阵的构建 | 第25-27页 |
| 3.2.3 SFBP代价矩阵存在的问题 | 第27-28页 |
| 3.3 N_SFBP代价矩阵 | 第28-31页 |
| 3.3.1 针对SFBP代价矩阵的改进策略 | 第28页 |
| 3.3.2 N_SFBP代价矩阵的构建算法 | 第28-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于N_SFBP代价矩阵的近似图匹配算法 | 第32-41页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 GLA算法分析 | 第32-34页 |
| 4.2.1 GLA算法的求解过程 | 第32-33页 |
| 4.2.2 GLA算法存在的问题 | 第33-34页 |
| 4.3 RC-GREEDY算法 | 第34-40页 |
| 4.3.1 定义RC-Greedy算法的代价函数 | 第34-36页 |
| 4.3.2 针对GLA算法的改进策略 | 第36-37页 |
| 4.3.3 对N_SFBP代价矩阵进行预处理 | 第37-38页 |
| 4.3.4 RC-Greedy算法设计 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第41-49页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 实验环境和数据集 | 第41-42页 |
| 5.3 实验评价指标 | 第42页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第42-48页 |
| 5.4.1 SFBP和 N_SFBP代价矩阵性能比较 | 第42-45页 |
| 5.4.2 GLA和 RC-Greedy算法性能比较 | 第45-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |