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Between Subgraph Isomorphism and Maximum Common Subgraph
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OA
AI
DOI：10.1609/aaai.v31i1.11137.png)
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摘要
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当一个小模式图不包含在更大的目标图中时，我们可以探讨如何在目标图中找到“尽可能多的模式”。一般来说，这被称为最大公共子图问题，其在实践中比子图同构问题计算上更具挑战性。我们引入了一种受限的替代方案，即询问目标图中是否可以找到模式图中除k个顶点之外的所有顶点。这使得能够开发出基于度和路径数量的子图同构中某些不变量的轻微弱化形式。我们证明，当k较小时，弱化不变量仍能保留其大部分有效性。随后，我们能够在用于评估子图同构算法的标准问题实例上解决该问题，尽管这些实例对于当前的最大公共子图算法来说过于庞大。最后，通过迭代增加k，我们获得了一种同样适用于最大公共子图的竞争性算法。
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