融合全局与局部细粒度特征的图相似度度量算法

摘要

由于计算两个图之间的精确相似度通常属于非确定性多项式时间难解（NP-hard）问题，因此需要解决精度和速度的权衡问题，本文提出了一种基于池化的图神经网络方法，有效地融合了图数据的全局粗粒度交互特征以及子图间节点的细粒度交互特征，在保证精度的前提下进一步降低了计算量。实验结果表明，本文方法在真实图数据集上表现出良好的性能，相较于现有方法，既提高了准确性，又提升了计算效率。

关键词

计算机应用技术 / 图神经网络 / 图相似度计算 / 图池化 / 图编辑距离