【論文筆記】Query Preserving Graph Compression
Introduction 實際上，圖模式匹配需要二次時間（通過模擬[12]）或立方時間（通過有界模擬[9]）來確定在數據圖中是否存在圖模式的匹配。更糟的是，當匹配定義爲子圖同構時，它是NP-hard。即使對於確定是否存在連接圖G=（V，E）中一對節點的路徑的可達性查詢，通過DFS/BFS搜索也需要O（| V |+| E |）時間。雖然可以使用索引來加速評估，但索引會產生額外的成本， 雖然我們不能改
相關文章
- 1. 論文筆記：Asymmetric Transitivity Preserving Graph Embedding
- 2. 論文筆記《Deep Compression》
- 3. 論文筆記 [3] CNN去compression artifacts
- 4. 【論文筆記（4）】MV-GNN: Multi-View Graph Neural Network for Compression Artifacts Reduction
- 5. GRAPH ATTENTION NETWORKS論文筆記
- 6. [Graph Embedding] node2vec 論文筆記
- 7. [Graph Embedding] LINE 論文筆記
- 8. 【論文筆記】Graph Transformer Networks
- 9. [Graph Embedding] DeepWalk 論文筆記
- 10. [IR] Graph Compression
- 更多相關文章...
- • PDO::query - PHP參考手冊
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文筆記：Asymmetric Transitivity Preserving Graph Embedding
- 2. 論文筆記《Deep Compression》
- 3. 論文筆記 [3] CNN去compression artifacts
- 4. 【論文筆記（4）】MV-GNN: Multi-View Graph Neural Network for Compression Artifacts Reduction
- 5. GRAPH ATTENTION NETWORKS論文筆記
- 6. [Graph Embedding] node2vec 論文筆記
- 7. [Graph Embedding] LINE 論文筆記
- 8. 【論文筆記】Graph Transformer Networks
- 9. [Graph Embedding] DeepWalk 論文筆記
- 10. [IR] Graph Compression