[发明专利]一种基于特征图的非精确子图匹配方法

权利要求书

1.一种基于特征图的非精确子图匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)，根据结点标签得到查询图中每个点关于数据图的候选点集；

步骤2)，根据步骤1)对查询图中的每个点及其匹配候选集建立关于特征图的索引；

步骤3)，根据步骤2)计算每个点的特征图向量R；

步骤4)，根据步骤3)，计算每个点与它的候选点集中的点两两之间的匹配开销，通过迭代求得匹配映射，迭代的结束条件是两次匹配之间的差异小于规定的阈值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1)查找查询图Q中每个点v关于数据图G的候选匹配点集C，其中v的候选匹配点集C是数据图G中与v标签相同的点组成的集合。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2)将2-4个点组成的完全连接图作为特征图，每个点在这些完全连接图中15种不同的位置，计算查询图Q中的每个点v以及它在数据图G上的匹配候选集中的每一个点u在这15个位置出现的次数作为索引保存。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3)建立特征图向量，根据公式计算查询图Q中的点v与它的匹配候选集中的某一点u在每个位置i处的差异值，其中Q_fi表示查询图Q中的点v在i位置出现的次数，G_fi表示v的匹配候选集中的一点u在i位置出现的次数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4)根据公式计算Q中的点v与它的匹配候选集中的某一点u的匹配开销，选择候选集中差异值最小的点作为初始匹配映射，公式中α_i表示第i个位置在所有的位置中所占重要程度的权重，是一个常量；根据公式计算第i+1次迭代中Q中的点v与它的匹配候选集中的某一点u的匹配开销，其中cost(v,u)ⁱ表示第i次迭代的匹配开销，cost(v',φ(v'))ⁱ表示v的邻居结点v’第i次迭代时最小的匹配开销；选择候选集中差异值最小的点作为该次迭代的匹配映射，直到两次匹配之间的差异小于规定的阈值停止迭代，得到最终的匹配结果。