多部图的匹配算法研究

本文给出了一个多部图的商匹配问题的定义,提出了求解多部图商匹配问题的一个算法。该算法使用圈与割集中偶图的交相结合的方法,利用求二部图的最大匹配算法,求解多部图的最大商匹配问题。     

计算机视觉中的图匹配方法研究综述

图匹配是值借助匹配算法,从两幅图像或者多副图像中寻找相似之处,进而实现对图像的科学化和精准化处理,是当前计算机视觉领域中尤为重要的一项技术.图匹配的本质为离散组合优化问题,经过长期的研究及时间应用,当前已经形成了多种图匹配方法,文章从计算机视觉中的图匹配基本要素出发,对几种常见的图匹配计算方法进行了总结,对研究图匹配方法具有指导性作用.     

二部图的所有极大匹配

二部图作为一种非常重要的数据结构有很多特殊性质,针对文献[4]中的二部图的所有极大匹配求解算法,给出了反例证明了该算法是错误的,同时证明了二部图的所有极大匹配的求解是NP难问题.     

二部图所有极大匹配的求解算法

二部图是一种十分重要的数据结构。在对二部图及匹配的概念进行了阐述后。给出了求二部图所有极大匹配的算法。该算法也可用于求二部图的所有最大匹配和完全匹配。用C语言程序验证了此算法的有效性。     

基于邻域安全压缩的动态图增量子图匹配算法

针对目前最先进的增量子图匹配算法Symbi中的索引结构DCS中存在的信息冗余问题,提出了一种新的索引结构CDCS（compressed dynamic candidate space）,并提出了CDCS的更新算法INCCDCS来动态维护CDCS索引结构和匹配结果,最后提出了动态图的增量子图匹配算法CSymbi。该方法通过引入邻域信息约束,在构建和更新辅助结构的过程中过滤候选集,提高算法的求解效率。最后,在Netflow和LSBench数据集上进行验证,相较于现有方法,候选节点数量最高可以删减56%,候选边数量最高可以删减62%,有效缩减了计算空间并提高了算法的求解效率。     

点圈并图的匹配等价图数

若两个图G和H的匹配多项式相等,称图G和H匹配等价用δ（G）表示图G的所有不同构的匹配等价图的个数。文[5]在{m₁,m₂}∩{6,9,15}=Φ准的条件下计算了δ（sK₁∪t₁C_m1∪t₂C_m2）,在该文中计算了δ（sK₁∪t₁C₃∪t₂C₆）、δ（sK₁∪t₁C₆∪t₂C₉）是文[5]的完善和补充。     

图匹配技术研究

图(Graph)在众多的科学领域和工程领域(如模式识别和计算机视觉)中具有广泛的应用 ,其具备 强大的信息表达能力。当图被用来表示物体结构时,衡量物体的相似程度将会被转化成计算两个图的相似度,这就是图匹配(Graph Matching)。近几十年来,对图匹配相关技术和算法的研究已经成为了研究领域内的一个重要课题,尤其是随着大数据时代的来临,图作为数据之间关系的一种表示形式,将会受到越来越多的关注。文中对图匹配技术的发展现状进行了综述,详细介绍了该技术的理论基础,梳理了解决图匹配问题的几种主流思路。最后,结合图匹配技术的一种具体应用对几种算法的性能进行了对比分析。     

一种基于偶图匹配的多目标分解进化算法

针对基于分解的多目标进化(MOEA/D)算法在选择下一代解时未考虑解和子问题之间的相对距离,可能导致算法得到的最终解多样性较差的问题,提出一种基于偶图匹配的多目标分解进化(MOEA/D-BM)算法.所提算法利用偶图匹配模型对解和子问题的相互关系进行建模,在选择下一代解的同时,考虑收敛性和多样性,以提高算法性能.通过与其他3种经典的多目标分解进化算法在多个测试函数上进行实验,验证了所提出算法的有效性.     

一种基于多视立体视觉的多视图直线匹配方法

提出了一种基于多视立体视觉（Multiple view stereo,MVS）进行多视图直线匹配的方法. 本文方法首先利用MVS所得到的三维点云及其可见性信息,建立三维点与图像直线的对应关系. 根据此对应关系,为每条图像直线建立由一个三维点集和一个三维单位向量构成的描述子,用以衡量图像直线之间的相似性及一致性. 之后,本文方法以所有图像直线为顶点建立一个图,并引入了图谱分析来获取统一的顶点距离度量. 最后,本方法对DBSCAN聚类算法进行了修改,并用修改后的算法从图谱分析结果中获取可靠的直线匹配. 实验显示,本方法比已有方法更加鲁棒,并且有更高的准确率.     

基于信息熵的子图匹配算法

子图查询是指输入一个图数据库和查询子图,输出图数据库中包含查询子图的图集合,它广泛应用于社会网、生物网和信息网的查询应用中。目前的子图查询算法大多采用静态消耗测算模式,此类测算模式在图中点数和连接边数呈指数分布时,会在少数节点上花费较多时间遍历其邻节点,导致查询算法效率低下。根据信息熵在信息度量中的作用,将条件信息熵作为启发式匹配的依据,提出了基于信息熵的子图匹配算法。实验表明,基于信息熵的子图匹配算法具有更高的查询效率,且在指数分布的数据集上效果更明显。     

面向模式图变化的增量图模式匹配

在大数据时代,数据图的规模急剧增长,增量图模式匹配算法能够在数据图或模式图发生变化时避免重新在整个数据图上进行匹配、减少响应时间,因此成为了研究的热点.针对实际应用中数据图不变而模式图发生变化的情况,提出了一种面向模式图变化的增量图模式匹配算法PGC_IncGPM,在模式图匹配的过程中记录适当的中间结果作为索引,用于后续的模式匹配.提出了增强的图模式匹配算法GPMS,用于首次整个数据图上的模式匹配.该算法一方面能够建立后续增量匹配所需的索引,另一方面减少了整个数据图匹配的执行时间.设计实现了面向模式图增边和减边的两个核心子算法,通过子算法的组合,能够支持在模式图发生各种变化时进行增量图模式匹配.在真实数据集和合成数据集上进行实验,结果表明:与重新在整个数据图上进行匹配的ReComputing算法相比,当模式图中变化的边的数目不超过不变的边的数目时,PGC_IncGPM算法能够有效减少图模式匹配的执行时间;随着数据图规模的增大,PGC_IncGPM算法相对于ReComputing算法的执行时间的减少程度更加明显,对于大规模数据图具有更好的适用性.     

基于谱图理论的特征匹配方法研究和改进

图像匹配问题是计算机视觉领域的一个基本问题,广泛地应用于很多领域,如:模式识别,自动导航,医学诊断,计算机视觉,图像三维重构等领域。将所研究的问题转化为数学问题,再利用数学工具解决这一问题,成为当今研究的一种重要手段。在这里,将图像匹配中的图像转化为数学-图论中的图,利用谱图理论解决图像匹配问题,从而形成了一类比较流行而新颖的方法,针对这一方法进行了较为系统的探究并做出了改进。     

Augmenting the aho-corasick pattern matching machine

The Aho-Corasick algorithm is a well-known method of determining the occurrences of one of several given pattern strings in a given text string. We address the question of augmenting the pattern matching machine constructed by this algorithm with a new pattern string, both on-line and off-line. We show that augmenting a machine of N nodes with a new pattern string of length m takes Θ(mN) time on-line and Θ(N) time off-line.     

动态图模式匹配技术综述

随着大数据时代的到来,多源异构数据的快速增长已经成为了一个开放性问题,这些数据之间的内在关联通常可以用图数据的形式来表现.然而在实际应用中,例如网络安全分析和社交网络舆情分析,描述实体对象之间关系的图数据的结构和内容往往不是固定不变的,图数据的结构以及节点和边的属性会随着时间的推移发生更新变化.因此,如何在动态更新的图数据中进行高效的查询、匹配是目前研究的热点问题,也涌现了许多优秀的研究工作.本文从关键技术、代表性算法和性能评价方面对动态图匹配技术的研究进展进行了综述.最后对动态图匹配技术的典型应用、面临的挑战问题和未来发展趋势进行了总结和展望.     

一种有效的贪婪模式匹配算法

模式匹配问题是意图获得两个模式中所包含个体对象之间的语义匹配和映射,其结果表示源模式的个体对象与目标模式的个体对象之间存在特定的语义关联.它在数据库应用领域起到关键性的作用,例如数据集成、电子商务、数据仓库、XML消息交换等,特别地,它已成为元数据管理的基本问题.然而,模式匹配很大程度上依赖人工的操作,是一个费时费力的过程.模式匹配问题可以归约为一个组合优化问题:多标记图匹配问题.首先,将模式表示为多标记图,将模式匹配转换为多标记图匹配问题.其次,提出多标记图的相似性度量方法,进而提出基于多标记图相似性的模式匹配目标优化函数.最后,在这个目标函数基础上设计实现了一个贪婪匹配算法,其最显著的特点是综合多种可用的标记信息,灵活准确地获得最优的匹配结果.     

基于SimHash和混合相似度的多模式匹配方法

为了解决多源异构民航旅客服务数据集成过程中存在多模式匹配的效率不高、精确性不足、完整模式信息获取难度较大等问题,提出了一种基于Sim Hash和混合相似度的多模式匹配方法。该方法首先基于PMI计算特征单元权重,并通过Sim Hash算法构造属性列的签名来表示属性特征,以降低特征维度,进而引入K-means++算法对属性聚类并生成候选匹配集。最后基于属性的混合相似度构建属性映射图,以直观的方式展示属性间的匹配关系,同时提高多模式匹配效率。实验结果表明该方法具有可行性,为高效地解决多源异构民航旅客服务数据集成中的模式冲突问题提供新的解决方案。     

基于顶点组重分配的动态增量图划分算法

图划分是分布式图计算中的一项基础工作, 其作用是将大规模图进行划分并分配到集群中的不同机器上. 图划分的质量对分布式图计算的性能有很大的影响, 其目标是降低负载平衡和最小化边割. 如今, 现实中的图数据通常呈动态增长态势, 这就需要一种能够处理动态增量图的划分方法, 在图数据动态增长的过程中确保划分的质量不受影响. 目前虽然有一些动态图划分算法被提出, 但它们不能同时专注于实时处理动态变化和获得高质量的划分结果. 提出基于顶点组重分配的动态增量图划分算法(ED-IDGP)来解决大规模动态增量图的划分问题. 在ED-IDGP算法中, 设计实时处理4种不同单元更新类型的动态处理器, 并在每次处理完单元更新后通过在分区发生动态变化的附近执行局部优化器进一步提高图划分的质量. 在ED-IDGP的局部优化器中, 利用基于改进标签传播算法的顶点组搜索策略搜索顶点组, 并利用提出的顶点组移动增益公式衡量最有益的顶点组, 将该顶点组移动到目标分区中做优化. 在真实数据集上从不同的角度和度量指标评估了ED-IDGP算法的性能和效率.     

Matching preclusion and conditional matching preclusion for pancake and burnt pancake graphs

The matching preclusion number of a graph with an even number of vertices is the minimum number of edges whose deletion destroys all perfect matchings in the graph. The optimal matching preclusion sets are often precisely those which are induced by a single vertex of minimum degree. To look for obstruction sets beyond these, the conditional matching preclusion number was introduced, which is defined similarly with the additional restriction that the resulting graph has no isolated vertices. In this paper we find the matching preclusion and conditional matching preclusion numbers and classify all optimal sets for the pancake graphs and burnt pancake graphs.