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

机译：SIGMA：基于集合覆盖的精确图形算法

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Network querying is a growing domain with vast applications ranging from screeningcompounds against a database of known molecules to matching sub-networks acrossspecies. Graph indexing is a powerful method for searching a large database of graphs.Most graph indexing methods to date tackle the exact matching (isomorphism) problem,limiting their applicability to specific instances in which such matches exist. Here weprovide a novel graph indexing method to cope with the more general, inexact match-ing problem. Our method, SIGMA, builds on approximating a variant of the set-coverproblem that concerns overlapping multi-sets. We extensively test our method and corn-pare it to a baseline method and to the state-of-the-art Grafil. We show that SIGMAoutperforms 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，具有广泛的应用范围，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强大方法。迄今为止，大多数图索引方法都解决了精确匹配（同构）问题，将它们的适用性限制在存在此类匹配的特定实例中。在这里，我们提供了一种新颖的图形索引方法来解决更普遍，不精确的匹配问题。我们的方法SIGMA建立在近似与覆盖多集重叠的set-coverproblem问题的变体上。我们对我们的方法进行了广泛的测试，并将其降低为基线方法和最新的Grafil。我们证明了SIGMA的性能均优于二者，在所有测试场景中均提供了更高的修剪能力。

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