一種基于自適應(yīng)結(jié)構(gòu)感知池化圖匹配的圖相似度計(jì)算模型

摘要： 圖相似度計(jì)算在許多有關(guān)圖的任務(wù)中起著重要作用，例如圖相似性搜索、圖分類和圖聚簇等。由于計(jì)算2個(gè)圖之間的精確距離/相似度通常是NP-hard的，因此基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了自適應(yīng)結(jié)構(gòu)感知池化圖匹配網(wǎng)絡(luò)模型(ASAPMN),用端到端的方式來計(jì)算任意2個(gè)圖結(jié)構(gòu)之間的相似性。利用一種新穎的自我注意網(wǎng)絡(luò)和一種改進(jìn)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來確定給定圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的重要性，通過學(xué)習(xí)對(duì)每一層的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行稀疏軟集群分... （共9頁）