Även om inexakt grafmatchning är ett problem av potentiellt exponentiell komplexitet, problemet kan förenklas genom att bryta grafer som ska matchas i mindre subgrafer. Om detta görs, då processen kan kastas in i en hierarkisk ram och därmed göras lämplig för parallell beräkning. I detta papper beskriver vi en spektral metod som kan användas för att dela grafer till icke-överlappande subgrafer. I synnerhet visar vi hur Fiedler-vektorn i Laplacian matris kan användas för att bryta grafer i icke-överlappande områden som kan användas för både matchning och kluster.
Qiu och Hancock i REF använde grafspektrala egenskaper, och Fiedler vektorn i synnerhet, för grafmatchning genom att dekomponera en graf i subgrafer.
Graph Matching and Clustering Using Spectral Partitions
{'venue': 'Pattern Recognition', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}