| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状与方法分析 | 第12-19页 |
| 1.2.1 基于路径度量方法 | 第12-15页 |
| 1.2.2 基于树度量方法 | 第15-18页 |
| 1.2.3 图编辑距离度量方法 | 第18-19页 |
| 1.2.4 其它度量方法 | 第19页 |
| 1.3 相似度度量存在的问题 | 第19-20页 |
| 1.4 本文工作及组织结构 | 第20-22页 |
| 第2章 基于初始TICKETS矩阵的简化算法 | 第22-40页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 基本模式 | 第22-25页 |
| 2.3 简化初始TICKETS矩阵 | 第25-27页 |
| 2.3.1 稀疏矩阵(sparse matrix)简化 | 第25-26页 |
| 2.3.2 稠密矩阵( dense matrix)简化 | 第26-27页 |
| 2.4 方法评估 | 第27-37页 |
| 2.4.1 算法分析 | 第27-32页 |
| 2.4.2 计算公共tickets数 | 第32-35页 |
| 2.4.3 实验分析 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-40页 |
| 第3章 基于广义树构建垂直维序列和层次序列方法 | 第40-58页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 图转换为广义树 | 第40-43页 |
| 3.3 垂直维序列方法 | 第43-48页 |
| 3.3.1 三元组的度量 | 第43-45页 |
| 3.3.2 垂直维序列的距离 | 第45-47页 |
| 3.3.3 算法分析 | 第47-48页 |
| 3.4 层次序列方法 | 第48-54页 |
| 3.4.1 层次序列的距离 | 第48-50页 |
| 3.4.2 算法分析 | 第50-54页 |
| 3.5 实验分析 | 第54-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第4章 多维序列方法的图相似度度量 | 第58-74页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 基本概念 | 第58-60页 |
| 4.3 多维序列方法 | 第60-66页 |
| 4.3.1 图转换为有序树 | 第60-62页 |
| 4.3.2 顺序维的相似度度量 | 第62-65页 |
| 4.3.3 空间维的相似度度量 | 第65-66页 |
| 4.4 方法评估 | 第66-73页 |
| 4.4.1 算法分析 | 第66-71页 |
| 4.4.2 实验分析 | 第71-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 多重序列的启发式算法度量多图的相似度 | 第74-86页 |
| 5.1 引言 | 第74-75页 |
| 5.2 图转换为多重序列 | 第75-76页 |
| 5.3 所有公共子序列算法 | 第76-77页 |
| 5.4 多图的相似度度量算法MACS-A* | 第77-85页 |
| 5.4.1 启发式算法 | 第77-81页 |
| 5.4.2 MACS-A*算法 | 第81-83页 |
| 5.4.3 算法分析 | 第83-85页 |
| 5.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第6章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 总结 | 第86-87页 |
| 6.2 展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-100页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第100-102页 |
| 致谢 | 第102页 |