Simulated annealing algorithm for detecting graph isomorphism

Evolutionary computation techniques have mostly been used to solve various optimization problems, and it is well known that graph isomorphism problem （GIP） is a nondeterministic polynomial problem. A simulated annealing （SA） algorithm for detecting graph isomorphism is proposed, and the proposed SA algorithm is well suited to deal with random graphs with large size. To verify the validity of the proposed SA algorithm, simulations are performed on three pairs of small graphs and four pairs of large random graphs with edge densities 0.5, 0.1, and 0.01, respectively. The simulation results show that the proposed SA algorithm can detect graph isomorphism with a high probability.

大规模图数据匹配技术综述

在大数据时代海量的多源异构数据间存在着紧密的关联性,图作为表示数据之间关系的基本结构在社交网络分析、社会安全分析、生物数据分析等领域有着广泛应用.在大规模图数据上进行高效地查询、匹配是大数据分析处理的基础问题.从应用角度对用于图查询的图数据匹配技术的研究进展进行综述,根据图数据的不同特征以及应用的不同需求对图匹配问题分类进行介绍.同时,将重点介绍精确图匹配,包括无索引的匹配和基于索引的匹配,以及相关的关键技术、主要算法、性能评价等进行了介绍、测试和分析.最后对图匹配技术的应用现状和面临的问题进行了总结,并对该技术的未来发展趋势进行了展望.

动态图模式匹配技术综述

随着大数据时代的到来,多源异构数据的快速增长已经成为开放性问题,数据之间的内在关联通常可以用图数据的形式来表现.然而在实际应用中,例如网络安全分析和社交网络舆情分析,描述实体对象之间关系的图数据的结构和内容往往不是固定不变的,图数据的结构以及节点和边的属性会随着时间的推移发生更新变化.因此,如何在动态更新的图数据中进行高效的查询、匹配,是目前研究的热点问题.从关键技术、代表性算法和性能评价方面概述动态图模式匹配技术的研究进展.最后,对动态图模式匹配技术的典型应用、面临的挑战问题和未来发展趋势进行了总结和展望.

基于优化的同构子图搜索的虚拟网络映射算法

针对现有虚拟网络映射算法的不足,首先提出了一个综合考虑网络中节点资源需求(能力)和拓扑属性的节点资源能力评价方法,合理地评价节点资源能力,优化了虚拟节点的映射顺序;其次改进了虚拟节点映射时备选物理节点的选择过程,提高了虚拟链路映射质量;最后通过考虑物理网络子区域内的资源总量,优化了算法中初始资源分配区域的选择。实验结果表明:与已有的算法相比,本文映射算法在映射质量、长期平均收益、长期平均接收率、算法执行时间等方面均有明显提高。

一种改进的补丁比较模型的研究与实现

补丁比较技术可以定位程序补丁前后的差异,在漏洞发掘、病毒变种分析等领域得到了广泛的应用。以结构化比较技术为基础,建立了层次化的补丁比较模型IPCTM(Improved Patch Comparison Technique Model);改进了固定点传播算法,提出了一种针对错误匹配的修正机制;设计了控制流图重构和代码辅助匹配策略,增加了对未配对函数和基本块的补充处理。实验结果表明,IPCTM能够准确识别语义变动,消除部分非语义变动带来误差,有效减少了后续分析的工作量。

基于回转面归并的CAD模型局部检索算法

针对不同CAD系统对包含回转面的同一零件的B-rep模型表示存在拓扑和几何上的差异,导致基于图匹配的三维CAD模型局部检索不能有效检索局部结构这一问题,提出一种基于回转面归并的局部检索算法。首先从用户输入的局部结构和待匹配的CAD模型中识别出由两个半面组成的回转面,利用欧拉操作将两个半面归并成一个整面。然后分别建立局部结构和待匹配的CAD模型的属性邻接图,则局部检索问题被转换成子图同构问题。最后利用CAD模型的面特征将图顶点有效地细分,并根据已匹配顶点之间的邻接关系动态裁剪搜索空间,实现了快速的同构匹配。实验结果表明,该算法能消除不同CAD系统生成模型的拓扑异构,实现局部结构的准确匹配,并且检索的效率满足实际要求。

再议网络图的逻辑同构变换

图对同一个逻辑问题可有不同的表达方式，在必要时需进行逻辑同构变换￣［１］。本文对“节点型网络向箭线型网络的逻辑同构变换“的研究进行了补充，增加了三种情况的图形子模，进一步论证了逐节生长法的通用性。同时，提出了箭线型网络向节点型网络逆向变换的算法：逐线收缩法。文中通过简例，给出了用上述两种变换算法编制计算机程序获得的结果。

基于环分布的频繁子图挖掘算法

频繁子图挖掘主要涉及到子图搜索和子图同构问题。对子图搜索问题,本文提出了环分布的概念,并构造了基于环分布的子图搜索算法;对子图同构问题,本文利用度序列和特征值构造了两种算法,分别用于对有向图和无向图的同构判别。利用同构算法对搜索出的子图进行同构分类,根据分类结果得到频繁子图。实验结果表明,本算法的效率优于现有算法。

基于快速图挖掘的网络拓扑局部调节区域算法

针对IP骨干网重新配置中繁重工作量的问题,提出一种快速图挖掘算法来解决网络拓扑的局部调节区域问题,解决了从网络拓扑中找到组件时子图同构的NP-hard问题,减少了网络重构的操作工作量.该文提出的启发式图挖掘算法顶点,称为顶点目标搜索(vertex targeting search,VTS)算法,通过考虑网络操作条件减少了搜索空间的大小.实验结果表明,该文方法可以快速得到搜索网络模式图,与其他方法比较,该文具有较少的搜索时间,说明该文方法具有可行性和有效性.

图近似查询算法研究

从数据管理中的近似查询方向,对图数据的近似查询算法进行了研究。依据近似查询的类别,分别介绍了近似查询中的经典算法,并对这些算法进行了详细的分析和讨论,从索引单元以及索引机制比较了各种算法适用的范围以及应用领域。重点阐述和比较了各算法的特点及查询性能,分析了各个算法存在的优势和不足。对近似查询中现有算法的不足及未来的研究方向进行了讨论。

图数据库中的相似性搜索算法研究与应用

图数据库的相似性搜索是一个非常重要的研究内容,图的相似性匹配属于图同构的判定问题,是NP完全问题,传统的高开销搜索的方法已经不能满足复杂图查询的需要;另外,由于图数据库的复杂性和特殊性,已有的优化算法不能直接使用。为了提高图数据库的搜索效率,提出了一种基于索引的相似性搜索算法,通过数据库中的频繁结构建立特征索引,算法可高效准确地滤除大量的非相似图集合,避免了图之间精确匹配即图同构的计算,最后将本算法应用于化学数据库,实验结果证明了该方法的有效性和可行性。

基于邻域等价类的同构子图搜索算法

节点异质图常作为复杂网络的数据模型,同构子图搜索是异质图挖掘过程中的重要问题,但现有算法的子图去重步骤降低了搜索效率。为此,基于Turbo_(ISO)算法中的邻域等价类(NEC)概念,提出同构子图搜索算法NEC-COMB。该算法包含预处理、节点顺序确定、子图同构匹配和子图提取4个部分,在子图同构匹配时对NEC中的节点使用组合策略,避免等价节点重复匹配。实验结果表明,与经典算法VF2,GraphQL,Turbo_(ISO)相比,NEC-COMB可有效提高搜索效率,优化去重效果。

基于置换群的多粒子环上量子行走的反馈搜索算法

在量子计算科学中,如何更好地构建量子搜索算法一直以来受到学者们的广泛关注,并且基于量子行走寻找新的搜索算法也仍吸引着学者们不断深入研究与探索.本文从减少搜索过程中的时间消耗、增加算法搜索的准确性和可控性等多方面进行考虑,提出了一种基于置换群的多粒子量子行走搜索算法.首先分析得到置换群在空间中可看成一个闭环,定义了置换集合,并且通过同构映射将数据点所在数据集映射到定义的置换集,使得置换集合中元素数据点形成一一对应的关系.其次,根据给定初始态和硬币算符,在数据点集与置换集合张成的搜索空间中利用多粒子的量子行走在环上进行目标数据搜索.最后,根据函数Φ(w)=1找到目标数据,并用量子态存储数值,用于形成搜索算法的反馈控制;同时通过控制硬币算符从而控制量子行走在环上的行走方向,增加搜索的可操作性与准确性.本文利用多粒子的量子行走进行搜索,分析得到粒子数量参数j与时间复杂度呈非线性负相关;提出的量子行走搜索算法符合零点条件与下确界条件,且不受变量数j的影响;通过数值分析得到量子行走搜索算法的时间复杂度等价于O(3√N),相比于Grover搜索算法提高了搜索效率.

近似图包含搜索和索引技术的研究

在对图形数据库中的几种有代表性的传统相似性搜索及索引构造方法进行总结分析的基础上,探讨了近似图包含搜索区别于传统相似性搜索的特征,并且提出了一种针对近似图包含搜索的基于覆盖率和支持度对频繁子模式进行筛选的索引构造算法。实验结果验证了该方法的有效性。

广义皮特森图P(n,1)和P(n,2)的燃烧数

主要研究了广义皮特森图P(n,1)和P(n,2)的燃烧数.运用反证法和构造法进行推导证明,得到了当n≤13时,P(n,k)燃烧数的精确值;刻画了P(n,1)的燃烧数;以及P(n,2)燃烧数达到紧的上下界的充分条件.所得结果进一步加强了现有的结果.

用于关系数据库关键词查询的基于划分的候选网络生成算法

为了提高关系数据库关键词查询的性能,提出了基于划分的候选网络生成算法,并分析对比了基于广度优先扩展的候选网络生成算法.利用候选网络的同一性,通过改写图的同构算法为查询结果生成算法提供无冗余的候选网络集合.分析和实验结果表明,当关键词个数与最大候选网络尺寸较小时,2种算法的执行时间和所生成的候选网络数量相近.随着关键词个数与最大候选网络尺寸的不断增大,采用划分策略的候选网络生成算法能够大幅度减少候选网络的冗余,缩短执行时间.当最大候选网络尺寸大于6,关键词个数大于4时,性能改进可达到10倍以上.可见,基于划分的候选网络生成算法适应于中、大规模数据库关键词查询系统.

基于伪杂交混合遗传算法的机构运动链同构识别

机构运动链同构识别是NP难问题,本文将运动链等价转换为拓扑图,运用图的同构识别原理判断运动链同构。本文高效结合遗传算法和局部搜索算法,并提出伪杂交算子,预杂交的两个体相互根据对方的元素排列信息重新对自身的元素进行排列,而不是实际的交叉,这一算子不但避免了个体中重复元素的出现,而且能够拓展搜索空间,加快收敛;用本算法与一种神经网络算法进行比较,结果证明了本算法的高效性和优越性。