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python无向加权图
我相信这两个方案中的一个可能会有所帮助:
MATLAB中的图匹配工具箱“实现了带有仿射约束(SMAC)的谱图匹配,也可以选择使用kronecker双随机归一化”。它在网页上声明“处理不同大小的图形(子图匹配)”
.html
MATLAB图形匹配工具箱中使用的算法是基于Timothee Cour、Praveen Srinivasan和Jianbo Shi所述的平衡图匹配算法。这篇论文发表在nips2006上。在
此外,还有第二个工具箱叫做图匹配工具箱(GMT),它似乎支持容错子图匹配,因为它确实支持容错图匹配。它没有使用谱方法,而是有各种计算编辑距离的方法,而且我的印象是,它通过给出最小编辑距离的argmax来找到最佳匹配。如果它不显式地支持子图匹配,并且您不关心效率,那么您可以搜索B的所有子图,然后使用GMT来查找A中这些子图的匹配项,或者只搜索B的子图的一个子集。
不幸的是,这两种格式似乎都不在Python中,而且它们似乎也不支持networkx的图形格式。但是我相信您可能能够找到一个转换器,它可以将networkx图形的表示形式更改为这些工具箱可以使用的东西。然后可以运行工具箱并输出所需的子图匹配。在
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