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針對現有圖匹配算法對拓撲結構節點特征挖掘不夠充分問題，提出了一種用于非精確圖匹配的改進圖卷積神徑網絡（GCN）模型。首先，考慮到選取的節點應具有較強的代表性，利用社交網絡分析中三種衡量網絡節點中心度的方法去獲取圖中節點的中心度，按照節點的中心度大小排序。其次，針對圖的節點和邊具有相應的領域特征，把拓撲結構映射到網格結構的同時，應最大化表示節點之間的關系屬性，在節點鄰域大不滿足感受野閾值時，對節點鄰域進行中心度排序并按中心度大小依次獲取鄰域節點，直到鄰域大小滿足感受野閾值，進而利用卷積神經網絡進行圖的分類識別。最后，在多個標準圖數據集上進行了訓練和測試。實驗結果表明，改進的GCN模型在圖匹配問題上較同類方法具有更高的識別率。
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