图相似度

图相似度是衡量两个图之间结构或模式相似程度的一种度量方法。在计算机科学、数据挖掘和网络分析等领域，图相似度具有重要的应用价值。它可以帮助我们发现图中的隐藏结构和模式，从而为诸如社交网络分析、推荐系统和知识图谱等任务提供有力支持。常用的图相似度计算方法包括基于节点的相似度、基于边的相似度和基于子图的相似度等。这些方法通常通过比较两个图中节点之间的连接关系、节点的属性信息或者子图的结构来实现。随着图数据规模的不断增长，如何高效地计算图相似度成为了一个亟待解决的问题。