GRAPH SIMILARITY CALCULATION SYSTEM, METHOD AND PROGRAM

A computer implemented method and system for calculating degree of similarity between two graphs whose nodes are given discrete labels include providing, for each of the two graphs, label values respectively to a given node and nodes adjacent thereto so that different ones of the discrete labels cor...

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Main Authors KASHIMA, HISASHI, HIDO, SHOHEI
Format Patent
LanguageEnglish
French
Published 16.05.2023
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Abstract A computer implemented method and system for calculating degree of similarity between two graphs whose nodes are given discrete labels include providing, for each of the two graphs, label values respectively to a given node and nodes adjacent thereto so that different ones of the discrete labels correspond to different ones of the label values. The nodes are sequentially traced for each of the two graphs, and, during the tracing of the nodes, a new label value is calculated through a hash calculation using a label value of a currently visited node and also using label values of nodes adjacent to the currently visited node to update the label value to the currently visited node. The degree of similarity between the two graphs is calculated on the basis of the number of the label values having been given to nodes of the two graphs and agreeing between the two graphs. Il est possible de déterminer dans un délai raisonnable la similarité entre des graphes comptant un nombre extrêmement élevé de nuds tels qu'un site de réseau social (SNS), un lien Internet, etc. On fournit une valeur unique à une étiquette de nud dans un graphe. La valeur est de préférence une chaîne d'éléments binaires de longueur fixe. Dans ce cas, la longueur de la chaîne d'éléments binaires est fixée à une valeur suffisamment supérieure au nombre de chiffres permettant d'exprimer les types d'étiquettes. Sur un graphe, les nuds du graphe sont visités successivement par un procédé existant de recherche de graphe, tel qu'un algorithme de parcours en profondeur, en largeur, etc. à cet instant, lorsqu'un nud spécifique est visité dans le système, on exécute un calcul sur les valeurs d'étiquette de chaîne d'éléments binaires de tous les nuds adjacents au nud spécifique et sur la valeur d'étiquette de chaîne de bits du nud spécifique, afin de donner une valeur de chaîne d'éléments binaires. On exécute un calcul de hachage sur la valeur calculée de la chaîne d'éléments binaires et sur la valeur d'origine de chaîne d'éléments binaires du nud, afin de donner une autre valeur d'étiquette de chaîne d'éléments binaires et cette valeur devient la valeur d'étiquette pour le nud. Après achèvement de la visite de tous les nuds du graphe, on réécrit les valeurs d'étiquette de tous les nuds. Lorsqu'on exécute le même traitement sur un autre graphe constituant la cible de la comparaison de similarité des graphes, on réécrit les valeurs d'étiquettes de tous les nuds du graphe. Il en résulte que pour un graphe, on calcule un rapport des valeurs d'étiquettes identiques aux valeurs d'étiquettes dans un autre graphe, afin d'obtenir la similarité sur tous les nuds.
AbstractList A computer implemented method and system for calculating degree of similarity between two graphs whose nodes are given discrete labels include providing, for each of the two graphs, label values respectively to a given node and nodes adjacent thereto so that different ones of the discrete labels correspond to different ones of the label values. The nodes are sequentially traced for each of the two graphs, and, during the tracing of the nodes, a new label value is calculated through a hash calculation using a label value of a currently visited node and also using label values of nodes adjacent to the currently visited node to update the label value to the currently visited node. The degree of similarity between the two graphs is calculated on the basis of the number of the label values having been given to nodes of the two graphs and agreeing between the two graphs. Il est possible de déterminer dans un délai raisonnable la similarité entre des graphes comptant un nombre extrêmement élevé de nuds tels qu'un site de réseau social (SNS), un lien Internet, etc. On fournit une valeur unique à une étiquette de nud dans un graphe. La valeur est de préférence une chaîne d'éléments binaires de longueur fixe. Dans ce cas, la longueur de la chaîne d'éléments binaires est fixée à une valeur suffisamment supérieure au nombre de chiffres permettant d'exprimer les types d'étiquettes. Sur un graphe, les nuds du graphe sont visités successivement par un procédé existant de recherche de graphe, tel qu'un algorithme de parcours en profondeur, en largeur, etc. à cet instant, lorsqu'un nud spécifique est visité dans le système, on exécute un calcul sur les valeurs d'étiquette de chaîne d'éléments binaires de tous les nuds adjacents au nud spécifique et sur la valeur d'étiquette de chaîne de bits du nud spécifique, afin de donner une valeur de chaîne d'éléments binaires. On exécute un calcul de hachage sur la valeur calculée de la chaîne d'éléments binaires et sur la valeur d'origine de chaîne d'éléments binaires du nud, afin de donner une autre valeur d'étiquette de chaîne d'éléments binaires et cette valeur devient la valeur d'étiquette pour le nud. Après achèvement de la visite de tous les nuds du graphe, on réécrit les valeurs d'étiquette de tous les nuds. Lorsqu'on exécute le même traitement sur un autre graphe constituant la cible de la comparaison de similarité des graphes, on réécrit les valeurs d'étiquettes de tous les nuds du graphe. Il en résulte que pour un graphe, on calcule un rapport des valeurs d'étiquettes identiques aux valeurs d'étiquettes dans un autre graphe, afin d'obtenir la similarité sur tous les nuds.
Author HIDO, SHOHEI
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