【摘 要】
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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TurboISO算法中的邻域等价类（NEC）概念,
【基金项目】
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国家自然科学基金“面向中药方剂信息的不可拆原子组合信息及其层次聚类分析研究”（61602042）
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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TurboISO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,TurboISO相比,NEC-COMB可有效提高搜索效率,优化去重效果。
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