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J-GLOBAL ID：202002242175792433   整理番号：20A0814001

G-Finder:近似属性部分グラフマッチング【JST・京大機械翻訳】

G-Finder: Approximate Attributed Subgraph Matching

著者 (4件)： Liu Lihui (University of Illinois at Urbana Champaign,Department of Computer Science) ,  Du Boxin (University of Illinois at Urbana Champaign,Department of Computer Science) ,  xu Jiejun (HRL Laboratories LLC) ,  Tong Hanghang (University of Illinois at Urbana Champaign,Department of Computer Science)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： Big Data  ページ： 513-522  発行年： 2019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： サブグラフマッチングは,データマイニング,データベース,情報検索,コンピュータビジョンから自然言語処理までの範囲にわたる多くの分野にわたるコアプリミティブである。何十年もの努力にもかかわらず,特に質問グラフおよび/またはデータグラフが大きい場合には,マッチング精度と計算効率の間のバランスをとることは依然として非常に困難である。本論文では,トップk近似マッチング部分グラフを見出すためのインデックスベースのアルゴリズム(G-FINDER)を提案した。提案したアルゴリズムの心臓では,(1)効果的かつ効率的に候補頂点をインデックスするための近傍展開法と結合した新しい補助データ構造(ルックアップテーブル),(2)初期段階で偽候補を剪定するための動的フィルタリングと精密化戦略を含む2つの技術である。提案したG-FINDERは,(1)一般性を含むいくつかの明確な特徴を持ち,ノードに起因する,またはエッジに起因するグラフまたはマルチグラフ上の異なるタイプの不正確なマッチング(例えば,欠落ノード,欠落エッジ,中間頂点)を扱うことができる。(2)最も良く知られている競争者に対して,最大30%のFl-Score改善を達成した。そして,(3)効率,スケーリングは,データグラフのサイズ,および質問グラフと同様に,ほぼ直線的にスケーリングした。Copyright 2020 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： コンピュータビジョン ,  データマイニング ,  精密化 ,  データ構造 ,  アルゴリズム ,  フィルタリング ,  情報検索 ,  データベース ,  *近似法 ,  *部分グラフ ,  心臓 ,  自然言語処理 ,  ルックアップテーブル ,  普遍性
準シソーラス用語： *グラフマッチング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 近似 ,  属性 ,  グラフマッチング