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J-GLOBAL ID：201802215122168572   整理番号：18A0823562

集合探索に基づくグラフマッチングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Graph Matching Approach Based on Aggregated Search

著者 (2件)： Echbarthi Ghizlane ,  Kheddouci Hamamache
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SITIS  ページ： 376-379  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グラフデータセットは広い範囲のアプリケーションドメインにおいて一般的に使用されており,これらのデータセット内の知識を完全に活用するために,グラフを重要なタスクに質問することができる。近似グラフマッチングツールを用いることは,通常,限定的質問応答を克服する目的で,グラフデータセットの雑音性のために優先される。本論文では,Labelおよび構造類似性集合探索(LaSaS)と呼ばれる,凝集探索を用いた近似グラフマッチングのための新しいアプローチを提案した。LaSaSは,データグラフの固定スキーマを持たずに効果的で効率的なグラフ質問を生み出す。(i)応答の数を上げるための凝集探索戦略の使用,(ii)ノードラベルとグラフ構造の類似性を考慮した新しい低コストグラフ類似性メトリックの使用,近似的整合を見出すことができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 凝集 ,  雑音 ,  近似法 ,  類似性 ,  *グラフ ,  データ構造
準シソーラス用語： ホップ数 ,  グラフ構造 ,  *グラフマッチング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 集合 ,  探索