54、图编辑距离计算方法解析与比较

最新推荐文章于 2025-11-06 14:50:13 发布

wasm7browser

最新推荐文章于 2025-11-06 14:50:13 发布

阅读量34

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：模式识别前沿探析文章标签：图编辑距离 GED BLP-GED

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wasm7browser/article/details/151004575

模式识别前沿探析专栏收录该内容

63 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

图编辑距离计算方法解析与比较

在数据分析和模式识别领域，图编辑距离（GED）是衡量两个图之间差异的重要指标。不过，精确计算图编辑距离是一个NP完全问题，对于大规模图来说计算成本极高。因此，研究者们提出了多种近似计算方法。本文将介绍两种相关的计算方法，并对它们的性能进行分析。

1. 基于二进制线性规划的精确图编辑距离计算

在计算图编辑距离时，有几种不同的方法可供选择，包括BLP - GED、A*和JH。下面是这些方法在不同数据集上的实验结果：

数据集	BLP - GED（最优解比例/时间）	A*（最优解比例/时间）	JH（最优解比例/时间）
LETTER HIGH	100% / 43	100% / 3	100% / 13
LETTER MED	100% / 8	100% / 1	100% / 10
LETTER LOW	100% / 8	100% / 1	100% / 10
GREC 5	100% / 4

订阅专栏解锁全文

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

wasm7browser

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

4、图编辑距离学习方法：提升图匹配的准确性和效率

m0n1o2p的博客

06-12

本文详细介绍了图编辑距离（Graph Edit Distance, GED）的基本概念、应用背景和计算挑战。重点探讨了多种学习编辑成本的方法，包括常数成本法和函数成本法，并深入解析了基于Oracle节点对应关系、真实标签节点对应关系、神经网络、概率模型以及图嵌入的具体技术。通过实验评估与结果分析，展示了这些方法在多个数据集上的性能表现，同时讨论了优化函数的选择及其对模型性能的影响。最后，文章还总结了GED在多个领域的广泛应用及未来研究方向。

54、图编辑距离计算方法解析

linux的博客

10-15

本文深入解析了图编辑距离（GED）的多种计算方法，对比分析了BLP-GED、A*和JH在不同数据集上的性能表现，阐述了BLP-GED在处理多样图类型和计算效率方面的优势。文章介绍了将GED转化为二次分配问题（QAP）的理论框架及其NP完全性带来的挑战，并详细描述了基于线性近似的现有启发式方法的局限性。针对这些问题，提出了一种改进的新方法，通过调整凸凹正则化方案，在无需初始化的前提下获得更优的局部最小值，显著提升了准确性和计算效率。该方法在化学信息学等实际应用中表现出色，展现出良好的应用前景。未来可进一步探索

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

编辑距离（edit distance）[No. 68]

java开发指南博客【转载】

12-16

257

问题：给定两个字符串 A和B，由A转成B所需的最少编辑操作次数。允许的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。例如将A(kitten)转成B(sitting)： sitten （k→s）替换 sittin （e→i）替换 sitting （→g）插入思路：如果我们用 i 表示当前字符串 A 的下标，j 表示当前字符串 B 的下标。如果我们用d[i...

利用公共子图同构计算图编辑距离相似度（CSI_GED:An Efficient Approach for Graph Edit Similarity Computation ICDE2016）

CaptureItTechnology的博客

11-14

4460

用边映射的方法，寻找最佳匹配的路径

科学计算机的距离,图编辑距离概述-计算机科学.pdf

weixin_33305027的博客

06-19

395

第卷第期计算机科学４５　４ Vol．４５No．４年月２０１８４ COMPUTER SCIENCE A r...

编辑距离算法

sunghosts的专栏

05-11

3100

转：https://www.jianshu.com/p/a617d20162cf 概述 编辑距离（Minimum Edit Distance，MED），由俄罗斯科学家 Vladimir Levenshtein 在1965年提出，也因此而得名 Levenshtein Distance。在信息论、语言学和计算机科学领域，Levenshtein Distance 是用来度量两个序列相似程度的指标。通俗地来讲，编辑距离指的是在两个单词<w1,w2><w_1, w_2><w1,w2

46、无线传感器网络算法与编辑距离计算方法解析

i1j2k的博客

07-22

本文深入解析了无线传感器网络中的MAC协议，重点介绍了改进的MACRON算法及其在节点聚类、能量管理和性能优化方面的优势。同时，探讨了编辑距离计算方法，尤其是Levenshtein距离的动态规划实现及其在自然语言处理、生物信息学等领域的应用。文章还分析了无线传感器网络与编辑距离计算结合的潜在应用场景，并展望了两者在未来智能系统中的发展前景。

Ruby实现的最短编辑距离计算方法

09-22

### Ruby 实现的最短编辑距离计算方法 #### 一、引言最短编辑距离（也称为Levenshtein距离）是一种衡量两个字符串相似度的方法。它定义为通过插入、删除或替换一个字符，将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小...

量子计算论文精讲 | 图编辑距离近似解探究

2401_83053014的博客

03-24

1861

图表示能非常好的反映对象的属性与对象之间的关系，被广泛的应用在模式识别领域，而图匹配方法，作为实现图高效查询的重要方法之一被广泛的应用于生物信息学，图像分类，计算机网络等等领域。而图编辑距离（Graph Edit Distance，GED）是非常重要的图匹配问题，有良好得到容错率且可以应用于大量的图匹配相关领域之上。由于精确解GED问题的指数难度，越来越多的近似图编辑距离算法希望通过更快的时间来得到尽可能接近精确的图编辑距离。

8、图匹配与编辑距离

m0n1o2p的博客

06-16

本文详细探讨了图编辑距离（GED）的定义、计算方法及其在多个领域的应用。图编辑距离是一种衡量两个图之间差异的重要度量，通过节点和边的插入、删除和替换等编辑操作来计算最小成本路径。文章介绍了精确和近似计算方法，并重点讨论了其在模式识别、图像处理、社交网络分析和文档分析中的实际应用。此外，还涵盖了图编辑距离的优化技术，如启发式算法、并行计算以及最新的研究成果，如机器学习辅助的编辑成本优化和图嵌入模型的发展。最后，文章展望了未来发展方向，包括更高效的计算方法、更广泛的应用领域以及智能化的优化算法。

rdkit&networkx | 通过图编辑距离GED计算分子相似性

ASKCOS博客

05-17

1592

定义图的编辑距离计算（Graph Edit Distance Computation）是指，对两个图之间通过点和边的insert、delete、substitute操作完成相互转换所需要的最少操作数。GED问题是一个NPC问题，同时也是许多图上应用问题，比如图分类问题、图匹配问题、图相似度搜索问题的核心操作。代码 from rdkit import Chem import networkx as nx def get_graph(mol): Chem.Kekulize(mol) at

58、图编辑距离还是图编辑伪距离？

wasm7browser的博客

08-25

本文探讨了图编辑距离是否满足距离的定义，通过理论分析和实验验证发现，图编辑距离在多数情况下不满足三角形不等式，因此更适合作为伪距离使用。研究结果对图检索、模式识别等应用具有重要意义，提示在实际应用中需要谨慎选择成本参数并改进算法。

动态规划系列之「编辑距离」

weixin_44471490的博客

10-24

375

72. 编辑距离 给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数。你可以对一个单词进行如下三种操作：插入一个字符删除一个字符替换一个字符示例 1：输入：word1 = "horse", word2 = "ros" 输出：3 解释： horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r') rorse -> rose (删除 'r') rose -> ros (删除 'e') 示例 2：输入：word1

【动态规划】(一)编辑距离

hexu2010的博客

11-27

7040

动态规划算法之编辑距离 一、什么是编辑距离 编辑距离，就是求字符串s1到字符串s2的最少修改次数。每次修改的方式如下： 1.增加一个字符。如：abcabcabc -> abcdabcdabcd 2.删除一个字符。如：abcabcabc -> ababab 3.修改一个字符。如：abcabcabc -> abdabdabd 二、编辑距离怎么求 1.深搜枚举深搜枚举的时间复杂度很高。假设字符串只有小写字母，最长的字符串长度为nnn，则时间复杂度为O(26n)O(26^n)O(26n)，远远超

26、图编辑距离的最新进展

m0n1o2p的博客

07-04

本文详细探讨了图编辑距离（GED）的最新研究进展，包括新算法的提出、编辑成本的学习方法以及计算性能优化技术。近年来，随着图数据量的增长和应用场景的拓展，如计算机视觉、生物信息学和化学信息学等，GED的研究取得了显著成果。文章还介绍了相关工具库（如GEDLIB）的使用步骤，并通过表格和流程图形式直观展示了不同算法的性能对比及应用流程。尽管面临计算复杂度高和编辑成本难以确定等挑战，启发式搜索、多阶段优化和数据预处理等解决方案正在推动该领域的发展。未来，深度学习与GED的结合、多模态数据融合以及大规模图数据处理将

A星算法求解编辑距离

CaptureItTechnology的博客

07-03

1368

算法1：A星算法计算编辑距离 输入：非空属性图g1=(U1,E1)q=(V2,E2)g_{1}=(U_{1},E_{1}) q=(V_{2},E_{2})g1=(U1,E1)q=(V2,E2).其中U1={u1,...,u∣U1∣},V1={v1,...,v∣v1∣}U_{1}=\{u_{1},...,u_{|U_{1}|}\},V_{1}=\{v_{1},...,v_{|v_{1}|}\}U1={u1,...,u∣U1∣},V1={v1,...,v∣v1∣}, 输出：从图g1g

编辑距离 计算

qq_19917979的博客

04-18

3588

简介：编辑距离（Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。在机器学习里面一般用word2vec或者神经网络来训练得到单词得相似度。简单理解：量化两个字符串的相似度。运用场景：一般用于单词拼写检查。算法原理...

46、图编辑距离：理论、算法与应用