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融合全局与局部细粒度特征的图相似度度量算法
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-09-12

    • 融合全局与局部细粒度特征的图相似度度量算法

    • Graph similarity measurement algorithm combining global and local fine-grained features

    • “在图相似度计算领域，研究者提出了基于池化的图神经网络方法，有效融合全局与局部特征，提高了准确性和计算效率。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第7期 页码：2365-2371
    • 作者机构：

      吉林大学 计算机科学与技术学院，长春130012

    • 作者简介：

      车翔玖（1969-），男，教授，博士.研究方向：计算机图形学及大数据可视化.E-mail： chexj@jlu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(62172184);吉林省科技发展计划项目(20200401077GX;ZD21100)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231143    

      中图分类号： TP391.4

    • 收稿：2023-10-23，

      纸质出版：2025-07-01

    移动端阅览

  • 车翔玖,李良.融合全局与局部细粒度特征的图相似度度量算法[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(07):2365-2371. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231143.

    CHE Xiang-jiu,LI Liang.Graph similarity measurement algorithm combining global and local fine-grained features[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(07):2365-2371. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231143.

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