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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Measuring Similarity Between Graphs Based on Formal Concept Analysis

verfasst von : Fei Hao, Dae-Soo Sim, Doo-Soon Park

Erschienen in: Advances in Computer Science and Ubiquitous Computing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Graph, an important information organizational structure, is commonly used for representing the social networks, web, and other internet applications. This paper tackles a fundamental problem on measuring similarity between graphs that is the essential step for graph searching, matching, pattern discovery. To efficiently measure the similarity between graphs, this paper pioneers a novel approach for measurement of similarity between graphs by using formal concept analysis that can clearly describe the relationships between nodes. A case study is provided for demonstrating the feasibility of the proposed approach.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Measuring Similarity Between Graphs Based on Formal Concept Analysis
verfasst von
Fei Hao
Dae-Soo Sim
Doo-Soon Park
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advances in Computer Science and Ubiquitous Computing

Print ISBN: 978-981-10-3022-2

Electronic ISBN: 978-981-10-3023-9

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-3023-9_112

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    Bildnachweise