Distance Based Canonical Labeling Algorithms with Applications to Graph Matching
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Publicações do PESC
Grafos são estruturas matemáticas que codificam relações entre pares de objetos, que são normalmente identificados por rótulos. Entretanto, grafos podem representar relacionamentos entre qualquer tipo de objetos e um problema fundamental é determinar se dois grafos são estruturalmente equivalentes. Este problema clássico da teoria dos grafos, chamado isomorfismo de grafos, pode ser atacado com algoritmos de rotulação canônica, que rotulam os vértices de um grafo se baseando completamente na estrutura do grafo e independente da rotulação inicial dos vértices. Uma pergunta mais recente é sobre como alinhar os vértices de dois grafos estruturalmente similares, um problema conhecido como emparelhamento de grafos. Esta dissertação aborda esse problema com algoritmos de rotulação canônica. Em particular, propõe uma nova abordagem baseada apenas em distâncias, que resolve o problema de emparelhamento de grafos sob algumas condições enquanto sempre resolve o problema de isomorfismo em grafos. Duas variações são consideradas e ambas são implementadas e avaliadas em modelos de grafos aleatórios e redes reais, sob um modelo simples de remoção de arestas. Os algoritmos clássicos de rotulação canônica também são avaliados e comparados com a abordagem proposta baseada em distâncias, que tende a ser superior no alinhamento de grafos semelhantes.
Graphs are mathematical structures that encode pairwise relationships between objects, which are usually identified with labels. However, graphs can represent relationships between any kind of objects and a fundamental problem is to determine if two graphs are equivalent from a structural point of view. This classic problem from graph theory, called graph isomorphism, can be tackled by canonical labeling algorithms, that label the graph nodes completely based on the graph structure and independent of the nodes' original labels. A more recent question is on how to align the nodes of two graphs that have a similar structure, a problem known as graph matching. This dissertation approaches this problem with canonical labeling algorithms. In particular, it proposes a novel approach based solely on distances, that solve the graph matching problem under some conditions while always solving graph isomorphism. Two variations are considered and both are implemented and evaluated on random graph models and real networks, under a simple edge removal model. Classic canonical labeling algorithms are also evaluated and compared to the proposed distance-based approach, which tends to be superior in aligning two similar graphs.