3、图编辑距离求解器的实验评估

图编辑距离求解器的实验评估

1. 子图同构问题的背景

子图同构（Subgraph Isomorphism, SI）问题在模式识别中占据核心地位，因为它涉及到在一个较大的目标图中寻找一个较小的模式图的副本。SI问题被证明是NP完全问题，这意味着它在计算上具有挑战性。尽管如此，它在结构模式识别任务中不可或缺，因为许多实际应用依赖于这种图匹配技术，例如图像和视频处理、社交网络分析、文档分析等。

2. 现有的求解器

目前，SI问题的求解器主要包括以下几种：

• VF2 ：这是一种经典的图匹配算法，广泛应用于模式识别领域。
• VF3 ：VF2的改进版本，提高了效率和性能。
• RI ：一种基于约束编程的求解器，尤其适合处理诱导子图同构问题。
• LAD 和 Glasgow ：这些求解器也基于约束编程，能够处理大规模图匹配问题。

这些求解器在处理特定类型的问题时表现出色，但它们在面对复杂实例时仍有一定的局限性。

3. 实验设置

为了全面评估这些求解器的性能，研究人员进行了广泛的实验，使用了来自八个不同基准测试的数据集。实验的主要目的是研究不同求解器在解决时间和实例难度之间的关系。

3.1 测试套件的选择

实验选择了来自八个不同基准测试的测试套件，这些测试套件涵盖了各种应用场景，确保了实验结果