文件名称:
快速的基于深度的子图内核，用于未归因的图
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文件大小: 482kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：在本文中，我们基于基于深度的图结构表示，研究了两个快速子图内核。两种方法都是通过以顶点为根的一系列K层展开子图来衡量深度信息的[1]。第一种方法开始于为每个图计算基于质心的复杂性轨迹，方法是使用以质心顶点为根的基于深度的表示形式，该表示形式对其余顶点的最小最短路径长度方差[2]。此子图内核是通过测量基于质心的复杂性熵迹线之间的Jensen-Shannon散度来计算的。另一方面，第二种方法依次计算每个顶点周围基于深度的表示。使用同构测试计算相应的子图内核，以依次比较植根于每个顶点的基于深度的表示。对于具有n个顶点的图，两个新内核的时间复杂度分别为Oðn2Þ和Oðn3Þ，而经典Gärtner图内核的时间复杂度为Oðn6Þ[3]。达到这一效率的关键是我们使用Oðn2Þ运算来计算内核随机游动所需的Shannon熵。这种计算策略使我们的子图内核可以轻松地按比例放大到较大尺寸的图，从而克服了最新的图内核中出现的尺寸限制。在标准生物信息学和计算机视觉图数据集上进行的实验证明了我们新的子图内核的有效性和效率。
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