提出了一种新的虚拟网络嵌入（VNE）算法，该算法改进了原始子图同构搜索过程，克服了现有VNE算法的缺陷。 首先，提出了一种节点资源评估方法，该方法同时考虑了节点资源需求（能力）和拓扑属性，以改善虚拟节点的映射顺序。 其次，该算法改善了虚拟节点映射时候选衬底节点的选择过程，提高了虚拟链路映射的质量。 第三，该算法通过考虑子区域中的总资源能力，改进了衬底网络中资源分配子区域的选择。 实验结果表明，与现有算法相比，该算法在映射质量，收益，接收率和运行时间方面具有更好的表现。
2021-12-08 10:57:07
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图数据库的相似性搜索是一个非常重要的研究内容,图的相似性匹配属于图同构的判定问题,是NP完全问题,传统的高开销搜索的方法已经不能满足复杂图查询的需要;另外，由于图数据库的复杂性和特殊性,已有的优化算法不能直接使用。为了提高图数据库的搜索效率,提出了一种基于索引的相似性搜索算法,通过数据库中的频繁结构建立特征索引,算法可高效准确地滤除大量的非相似图集合,避免了图之间精确匹配即图同构的计算,最后将本算法应用于化学数据库，实验结果证明了该方法的有效性和可行性。
2021-10-07 11:41:35
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关于子图同构算法VF2的论文，实现和测试数据。用于学习子图同构算法，用作借鉴。
2019-12-21 19:54:51
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