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math>\n<\/jats:alternatives>\n<\/jats:inline formula>\n，问题是确定两者之间的匹配\n个\n个\n个\n<\/jats:tex-math>\n<\/jax:alternatives>\n<\/jats:inline-formula>\n和\n\n个\n个\n个\n<\/jats:tex-math>\n<\/jax:alternatives>\n<\/jats:inline-formula>\n从\n\n个\n个\n个\n<\/jats:tex-math>\n<\/jax:alternatives>\n<\/jats:inline-formula>\n，这样匹配中的每一对都对应于相同的基础实体。最近关于高效和有效的种子图匹配的研究引起了人们的广泛关注，许多流行的方法主要基于探索局部结构之间的相似性来识别匹配对。虽然这些最新的技术在随机图上可以很好地工作，但在许多实际网络中，它们的准确性很低。在这项工作中，我们建议利用高阶邻域信息来提高匹配精度和效率。因此，提出了一种新的种子图匹配框架，该框架使用个性化页面排名（PPR）量化每个节点对的匹配分数。为了进一步提高匹配精度，我们提出了一种新的延迟策略，延迟了对具有相似匹配分数的竞争对手的选择。我们表明，延迟策略确实显著提高了匹配精度。为了提高匹配大型图的可扩展性，我们还提出了基于算法的高效近似技术，用于计算PPR重击数。我们对大规模真实数据集的全面实验研究表明，与最先进的方法相比，我们的框架不仅大大提高了精确度和召回率，而且还实现了超过一个数量级的加速。\n<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1145\/3442340“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2021,5,3]]，”date-time“：”2021-05-03T22:07:27Z“，”timestamp“：1620079647000}，”page“：“1-31”，“update-policy”：“http://\/dx.DOI.org\/10.1145\/crossmark-policy”，“源”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：1，“标题”：[“高效高质量种子图匹配：使用高阶结构信息“]，”前缀“：”10.1145“，”卷“：”15“，”作者“：[{”给定“：”海达“，”家人“：”张“，”序列“：”第一“，”隶属“：[}”名称“：”澳大利亚新南威尔士大学悉尼分校“}]}，{”已知“：”曾峰“，”家庭“：”黄“，”顺序“：”附加“，”affiliation“：[{”name“：”中国上海复旦大学“}]}，{”given“：”薛敏“，”family“：”林“，”sequence“：”additional“，”affiliance“：[[{“name”：”澳大利亚新南威尔士州悉尼新南威尔斯大学“}]，{“given”：“Zhe”，“family”：“Lin”，”segment“：”additional“”，“affiliationation”：[{”name“：”East 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Leskovec。2016年，复杂网络的高阶组织。《科学》353，6295（2016），163\u2013166.“}，{“key”：“e_1_2_1_7_1”，“volume-title”：“Johnson”，“author”：“Garey Michael R.”，年：“2002”，“unstructured”：“Michael R.Garey and David S.Johnson.2002.计算机与难治性.第29卷.W.H.Freeman，纽约.Michael R.加里and David 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