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01.08.2014 | Original Article | Ausgabe 4/2014

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 4/2014

EM-type method for measuring graph dissimilarity

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Ausgabe 4/2014
Autor:
Lifei Chen

Abstract

Graph dissimilarity (or similarity) computation is one of the key intermediate operations for intelligent information processing. In this paper, a new dissimilarity measure is proposed to gauge the pairwise structural difference between graphs through constrained graph matching. The measure is obtained as a solution to an optimization problem that we formalize by a new objective function in matrix representation, based on the adjacency matrices of graphs and binary constraints. An EM-type algorithm based on the minimum-weight bipartite graph method is proposed to optimize the matrix in polynomial time. The suitability of the proposed measure is evaluated in nearest-neighbor classification on four real-world graph datasets and on synthetic datasets.

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