基于图谱的图匹配算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 | 第10-15页 |
| 1.2.1 图匹配的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 图谱的发展现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 2 图谱与图匹配的基础理论 | 第17-29页 |
| 2.1 图论 | 第17-23页 |
| 2.1.1 图的基本概念 | 第17-21页 |
| 2.1.2 图的存储 | 第21-22页 |
| 2.1.3 图匹配的定义 | 第22-23页 |
| 2.2 矩阵的谱 | 第23-29页 |
| 2.2.1 特征值与特征向量 | 第23-24页 |
| 2.2.2 特征值分解 | 第24-26页 |
| 2.2.3 奇异值分解 | 第26-29页 |
| 3 改进的LAPLACE谱特征提取与匹配算法 | 第29-39页 |
| 3.1 特征提取算法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 邻接谱特征 | 第29-30页 |
| 3.1.2 Laplace谱特征 | 第30-32页 |
| 3.2 改进的LAPLACE谱特征的图匹配算法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 改进的Laplace谱特征 | 第32-34页 |
| 3.2.2 算法原理 | 第34-36页 |
| 3.2.3 算法步骤 | 第36页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第36-39页 |
| 4 基于相似度矩阵的KUHN-MUNKRES算法 | 第39-57页 |
| 4.1 匈牙利算法与KUHN-MUNKRES算法 | 第39-45页 |
| 4.1.1 匈牙利算法 | 第40-42页 |
| 4.1.2 Kuhn-Munkres算法 | 第42-45页 |
| 4.2 基于相似度矩阵的KM算法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 图的相似度矩阵 | 第45-46页 |
| 4.2.2 算法原理 | 第46-48页 |
| 4.2.3 算法步骤 | 第48-49页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第49-57页 |
| 5 基于位置谱特征的概率松弛图匹配算法 | 第57-65页 |
| 5.1 概率松弛匹配算法 | 第57-61页 |
| 5.1.1 初始概率匹配矩阵 | 第57-58页 |
| 5.1.2 节点空间位置属性的嵌入 | 第58-59页 |
| 5.1.3 概率松弛匹配 | 第59-61页 |
| 5.2 算法步骤 | 第61-62页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第62-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
