一种基于结构特征的树相似度计算方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 论文背景 | 第9-10页 |
| 1.2 论文任务 | 第10-11页 |
| 1.3 论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 树的相似度计算研究现状 | 第13-19页 |
| 2.1 编辑距离计算两棵树的相似度 | 第13-16页 |
| 2.1.1 字符串的编辑距离 | 第13-14页 |
| 2.1.2 树的编辑距离 | 第14-16页 |
| 2.2 网页结构相似度计算 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 子图同构算法研究现状 | 第19-27页 |
| 3.1 ULLMANN算法 | 第19-22页 |
| 3.1.1 简单的暴力搜索 | 第19-20页 |
| 3.1.2 改良的Ullmann算法 | 第20-22页 |
| 3.2 VF算法以及VF2算法 | 第22-26页 |
| 3.2.1 VF算法 | 第22-25页 |
| 3.2.2 VF2算法 | 第25-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 树和树的同构 | 第27-33页 |
| 4.1 树和树的同构定义 | 第27-28页 |
| 4.2 树同构算法研究现状 | 第28-32页 |
| 4.2.1 BULT算法判定树的同构 | 第28-31页 |
| 4.2.2 邻接矩阵法判定树的同构 | 第31-32页 |
| 4.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 树的相似度计算算法 | 第33-44页 |
| 5.1 t_K的构建 | 第34-40页 |
| 5.1.1 编码法判定树的同构 | 第34-36页 |
| 5.1.2 编码法正确性证明 | 第36-37页 |
| 5.1.3 编码法算法复杂度 | 第37页 |
| 5.1.4 构建非同构形态子树 | 第37-40页 |
| 5.2 树的构建 | 第40页 |
| 5.3 同构子树个数计算算法 | 第40-42页 |
| 5.4 同构子树算法复杂度 | 第42-43页 |
| 5.4.1 时间复杂度分析 | 第42-43页 |
| 5.4.2 空间复杂度分析 | 第43页 |
| 5.5 树的相似度计算 | 第43页 |
| 5.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 算法实现 | 第44-61页 |
| 6.1 预备工作 | 第44-48页 |
| 6.1.1 K节点非同构子树构造 | 第44-45页 |
| 6.1.2 安卓程序结构调用图提取 | 第45-48页 |
| 6.2 树的存储结构 | 第48-49页 |
| 6.3 树的生成 | 第49-51页 |
| 6.4 节点合法性检查 | 第51-53页 |
| 6.5 非叶子节点对应关系 | 第53-55页 |
| 6.6 子树同构个数计算 | 第55-59页 |
| 6.7 本章小结 | 第59-61页 |
| 第七章 实验和结果分析 | 第61-66页 |
| 7.1 实验数据准备 | 第61页 |
| 7.2 特征向量提取 | 第61-64页 |
| 7.3 相似度比较 | 第64-65页 |
| 7.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第八章 结束语 | 第66-68页 |
| 8.1 论文工作总结 | 第66-67页 |
| 8.2 问题和展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71页 |
