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首页> 外文期刊>Journal of Bioinformatics and Computational Biology >SIGMA: A SET-COVER-BASED INEXACT GRAPH MATCHING ALGORITHM
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SIGMA: A SET-COVER-BASED INEXACT GRAPH MATCHING ALGORITHM

机译：SIGMA：基于集合覆盖的不精确图形匹配算法

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Network querying is a growing domain with vast applications ranging from screeningncompounds against a database of known molecules to matching sub-networks acrossnspecies. Graph indexing is a powerful method for searching a large database of graphs.nMost graph indexing methods to date tackle the exact matching (isomorphism) problem,nlimiting their applicability to specific instances in which such matches exist. Here wenprovide a novel graph indexing method to cope with the more general, inexact matchingnproblem. Our method, SIGMA, builds on approximating a variant of the set-covernproblem that concerns overlapping multi-sets. We extensively test our method and comparenit to a baseline method and to the state-of-the-art Grafil. We show that SIGMAnoutperforms both, providing higher pruning power in all the tested scenarios.
机译：网络查询是一个不断发展的领域，其应用范围广泛，从针对已知分子的数据库筛选化合物到跨物种匹配的子网。图索引是一种用于搜索大型图数据库的有力方法。迄今为止，大多数图索引方法都解决了精确匹配（同构）问题，将其适用性限制在存在此类匹配的特定实例中。在此，我们提供了一种新颖的图形索引方法来应对更普遍，不精确的匹配问题。我们的方法SIGMA建立在近似涉及覆盖多集的set-covern问题的变体的基础上。我们广泛测试了我们的方法，并与基线方法和最新的Grafil进行了比较。我们证明了SIGMAn的性能均优于两者，在所有测试场景中均提供了更高的修剪能力。

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