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針對現(xiàn)有圖匹配算法對拓撲結構節(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圖卷積神徑網絡（GCN）模型。首先，考慮到選取的節(jié)點應具有較強的代表性，利用社交網絡分析中三種衡量網絡節(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)點和邊具有相應的領域特征，把拓撲結構映射到網格結構的同時，應最大化表示節(jié)點之間的關系屬性，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，進而利用卷積神經網絡進行圖的分類識別。最后，在多個標準圖數(shù)據(jù)集上進行了訓練和測試。實驗結果表明，改進的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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