【论文阅读】(2019)SimGNN:A Neural Network Approach to Fast Graph Similarity Computation
- 图形相似性搜索是最重要的基于图形的应用程序之一,例如查找与查询化合物最相似的化合物。
- 图相似性距离计算,如图编辑距离(GED)和最大公共子图(MCS),是图相似性搜索和许多其他应用程序的核心操作,但实际计算成本很高。
- 受神经网络方法最近成功应用于若干图形应用(如节点或图形分类)的启发,我们提出了一种新的基于神经网络的方法来解决这一经典但具有挑战性的图形问题,**旨在减轻计算负担,同时保持良好的性能**。
- 提出的**方法称为SimGNN**,它结合了两种策略。
- 首先,我们**设计了一个可学习的嵌入函数**,将每个图映射到一个嵌入向量中,从而提供图的全局摘要。**提出了一种新的