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La coincidencia de patrones en grafos consiste en encontrar los subgrafos que coinciden con los grafos de patrones dados. En redes sociales contextuales complejas, considerando las restricciones de los contextos sociales como las relaciones sociales, la confianza social y las posiciones sociales, los usuarios están interesados en las K mejores coincidencias de un nodo específico (denominado nodo designado) basado en un grafo de patrones, en lugar del conjunto completo de coincidencias de grafos. Esto inspira el problema de coincidencia de nodos designados de los grafos basados en patrones conscientes del contexto (TAG-K), que es NP-completo. Para abordar este desafiante problema, proponemos un algoritmo de búsqueda de árbol de Monte Carlo basado en redes neuronales recurrentes (RN-MCTS), que equilibra automáticamente la exploración de nuevas posibles coincidencias y la extensión de coincidencias existentes. La RNN codifica el subgrafo y lo mapea a una política que se utiliza para guiar el MCTS. Los resultados experimentales demuestran que nuestro algorit
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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