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Solving Partial Graph Matching as a Stable Matching Problem
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AI
DOI：10.1007/978-981-95-4969-6_35.png)
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摘要
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本文研究了在监督学习框架下，将稳定匹配算法应用于部分图匹配任务的应用。虽然传统的稳定匹配算法以计算高效著称，但它们通常仅针对二分匹配问题中的一组元素优化匹配结果。首先，本文讨论了部分图匹配中匹配的最优性，并证明在基于学习的设置中可以克服稳定匹配中单侧最优性的局限性。我们提出了一种基于稳定匹配原理的新型部分图匹配框架，并在标准基准上评估了其性能。实验结果表明，所提出的框架在保持计算效率的同时，实现了与最先进部分图匹配技术相当的性能。尽管部分匹配技术的选择可能因具体需求而异，但本研究中的理论分析和实证分析强调了将稳定匹配范式融入未来部分图匹配技术开发的潜力。
Keyword:
Partial Graph Matching Learning
Stable Matching
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A
IF:
0
论文数:
32
被引数:
0
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