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SEGMN：一种结构增强的图匹配网络用于图相似性学习
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种结构增强图匹配网络（SEGMN），旨在解决现有图相似性计算方法的不足。通过双重嵌入学习和结构感知匹配，SEGMN在GED回归任务中超越了现有方法，基线性能提升最多达25%。
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关键要点
- 本研究提出了一种结构增强图匹配网络（SEGMN）。
- SEGMN旨在解决现有图相似性计算方法在利用边的结构信息方面的不足。
- 该网络通过双重嵌入学习模块和结构感知匹配模块实现结构增强。
- 实验结果表明，SEGMN在GED回归任务中超越了现有方法。
- SEGMN能够提高基线性能最多达25%。
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