基于圖嵌入的圖匹配算法研究.pdf

1、隨著社會進步以及科學技術的快速發(fā)展,信息在互聯(lián)網時代急劇增長。計算機數(shù)據(jù)正面臨著海量數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)多樣性的巨大挑戰(zhàn)。以圖數(shù)據(jù)表達的數(shù)據(jù)結構,正在扮演著更多的數(shù)據(jù)角色。圖數(shù)據(jù)是離散數(shù)學和計算機科學中的重要數(shù)據(jù)結構,其中圖匹配問題在很多領域里得到很大重視。目前將圖匹配方法應用于建筑信息模型的檢索問題研究較少,建筑的空間連接轉化表現(xiàn)的形式就是圖的拓撲關系。然而圖匹配問題是一個NP難問題,人們提出了許多基于統(tǒng)計分布、模式識別、智能優(yōu)化算法的理論

2、來解決該問題?？傮w而言,該問題并未完全解決,每種方法皆有優(yōu)缺點。
　　本文研究現(xiàn)有的部分主要算法之間的關系和各自的特點。在分析現(xiàn)有的圖嵌入方法用于圖匹配問題的基礎上,探索針對正交化向量空間圖嵌入算法的改進,建立最佳正交空間向量集的方法,使原有算法的有效性和適用性得以提高。改進的算法結合多維坐標系思想建立向量空間集,將圖向量化、正交化、量化表達,嵌入到空間向量集中,快速得到最有效的匹配組合。在圖節(jié)點對應匹配問題中針對檢索優(yōu)化過程的面