A*-Based Similarity Assessment of Semantic Graphs
A*-Based Similarity Assessment of Semantic Graphs
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基于 A* 的语义图相似度评估
DOI：
10.1007/978-3-030-58342-2_2
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ralph Bergmann
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Christian Zeyen;Ralph Bergmann
图的相似性评估是一个基本问题，如果效率至关重要，则该问题尤其具有挑战性。在本文中，我们重点关注语义标记图的相似性度量，其标签以面向对象的方式组成。该度量基于 A* 搜索，特别适合基于案例的推理，因为它可以与知识密集型局部相似性度量相结合，并输出相似性和可用于解释和适应的相应映射。然而，特别是对于大型图，必须修剪搜索空间以提高 A* 搜索的效率，但代价是牺牲全局最优性。我们解决了这个问题并提出了该措施的补充改进，我们系统地评估了语义工作流图的相似性评估。实验结果表明，新方法大大减少了计算时间和内存消耗，同时提高了准确性。
The similarity assessment of graphs is a fundamental problem that is particularly challenging if efficiency is of core importance. In this paper, we focus on a similarity measure for semantically labeled graphs whose labels are composed in an object-oriented manner. The measure is based on A* search and is particularly suited for case-based reasoning as it can be combined with knowledge-intensive local similarity measures and outputs similarities and corresponding mappings usable for explanation and adaptation. However, particularly for large graphs, the search space must be pruned to improve efficiency of A* search at the cost of sacrificing global optimality. We address this issue and present complementary improvements of the measure, which we systematically evaluate for the similarity assessment of semantic workflow graphs. The experimental results demonstrate that the new measure considerably reduces the computation time and memory consumption while increasing the accuracy.
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通讯作者：
R. Bergmann