基于拓扑子图与编辑距离的距离测量方法

摘要

图结构数据搜索的核心是为图的匹配寻找一个好的相似性测量方法.图编辑距离法和最大公共子图法是现有的两种较成熟的测量方法.图编辑距离法善于描述细小的距离差距,但缺乏结构上的描述;最大公共子图法与之相反,在结构描述上很有优势,但是在细节的描述上很弱.鉴于这种情况,将最大拓扑公共子图法与编辑距离测量法相结合,提出了一种新的相似性测量方法.这种方法先用拓扑公共子图进行结构性描述,然后利用编辑距离的细节描述能力对最大拓扑公共子图内部的相似性距离进行调整,从而有效地发挥了最大公共子图法和编辑距离法各自的优点,使得图之间的相似性衡量更加有效、精确;同时在图的相似性搜索、图像检索、对象识别等领域也更有相容力和理解力.