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針對現(xiàn)有圖匹配算法對拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)節(jié)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(jìn)圖卷積神徑網(wǎng)絡(luò)（GCN）模型。首先，考慮到選取的節(jié)點應(yīng)具有較強的代表性，利用社交網(wǎng)絡(luò)分析中三種衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中心度的方法去獲取圖中節(jié)點的中心度，按照節(jié)點的中心度大小排序。其次，針對圖的節(jié)點和邊具有相應(yīng)的領(lǐng)域特征，把拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)映射到網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的同時，應(yīng)最大化表示節(jié)點之間的關(guān)系屬性，在節(jié)點鄰域大不滿足感受野閾值時，對節(jié)點鄰域進(jìn)行中心度排序并按中心度大小依次獲取鄰域節(jié)點，直到鄰域大小滿足感受野閾值，進(jìn)而利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖的分類識別。最后，在多個標(biāo)準(zhǔn)圖數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練和測試。實驗結(jié)果表明，改進(jìn)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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