基于圖嵌入的圖匹配算法研究.pdf

1、隨著社會進(jìn)步以及科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,信息在互聯(lián)網(wǎng)時代急劇增長。計算機(jī)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(dá)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),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(xué)和計算機(jī)科學(xué)中的重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),其中圖匹配問題在很多領(lǐng)域里得到很大重視。目前將圖匹配方法應(yīng)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(zhuǎn)化表現(xiàn)的形式就是圖的拓?fù)潢P(guān)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(diǎn)。
　　本文研究現(xiàn)有的部分主要算法之間的關(guān)系和各自的特點(diǎn)。在分析現(xiàn)有的圖嵌入方法用于圖匹配問題的基礎(chǔ)上,探索針對正交化向量空間圖嵌入算法的改進(jìn),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(jìn)的算法結(jié)合多維坐標(biāo)系思想建立向量空間集,將圖向量化、正交化、量化表達(dá),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(diǎn)對應(yīng)匹配問題中針對檢索優(yōu)化過程的面