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Flexible Graph Similarity Computation with Proactive Optimization Strategy
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内容提要
本研究提出了一种名为图编辑网络（GEN）的新型学习方法，旨在解决现有图编辑距离计算在可变操作成本下的不足。实验结果表明，GEN在实际和合成数据集上显著降低了错误率和推理时间，证明了其有效性和适应性。
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关键要点
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本研究提出了一种名为图编辑网络（GEN）的新型学习方法。
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GEN旨在解决现有图编辑距离计算在可变操作成本下的不足。
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通过在建立映射之前考虑操作成本，GEN提高了匹配效率。
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实验结果表明，GEN在实际和合成数据集上显著降低了错误率和推理时间。
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研究证明了GEN的有效性和适应性。
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