倪建春;林玉瑶;高杰;顾、先锋 通过离散Ollivier-Ricci流进行网络对齐。 （英语） Zbl 1519.68200号 Biedl，Therese（编辑）等人，《图形绘制和网络可视化》。第26届国际研讨会，2018年GD，西班牙巴塞罗那，2018年9月26-28日。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。11282, 447-462 (2018). 摘要：在本文中，我们考虑两个图的近似对齐/匹配问题。给定两个图（G_1}=（V_1}，E_{1}）和（G_2}=。当我们考虑匹配表现出小世界现象的复杂网络时，子图同构问题作为一种特殊情况具有额外的挑战。在这项工作中，我们建议使用“Ricci流度量”来定义网络中两个节点之间的距离。然后用它来分别定义两个网络中一对节点的相似性，这是网络对齐的关键步骤。具体来说，边的Ricci曲率直观地描述了局部邻域的连接程度。图Ricci流统一了离散Ricci曲率，并导出了对节点/边插入和删除不敏感的Ricci流量度量。使用新的度量，我们可以将（G_1）中的节点映射到（G_2）中的一个节点，该节点到几个预选地标的距离向量是最相似的。当在各种复杂的图形模型和现实世界的网络数据集（电子邮件、互联网和蛋白质交互网络）上进行测试时，图形度量的健壮性使其优于其他方法。（计算Ricci曲率和Ricci流量度量的源代码可用：https://github.com/saibalmars/GraphRicciCurvature网站.)关于整个系列，请参见[Zbl 1405.68007号]. 引用于1文件 理学硕士： 68兰特 计算机科学中的图论（包括图形绘制） 05C82号 小世界图形、复杂网络（图形理论方面） 53A70型 离散微分几何 53E20型 Ricci流量 68单位05 计算机图形；计算几何（数字和算法方面） 软件：图形RicciCurvature;github PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.-C.Ni}等人，Lect。注释计算。科学。11282447-462（2018年；兹比尔1519.68200） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Aflalo，Y。；布朗斯坦，A。；Kimmel，R.，关于图同构的凸松弛，Proc。美国国家科学院。科学。，112, 10, 2942-2947 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