基于量子漫步的图分类方法

摘要

本发明针对图数据分析预测难度大，分类精度低等问题，提出了基于量子漫步技术的图分类方法，通过利用量子漫步振幅对图数据中的特定子结构进行特征提取计算，从而实现了高效的同构子结构匹配，完成图的相似性度量。本发明具体包括一个基于量子漫步方法的图核构造方法，首先针对每个图运行多步的离散时间量子漫步，通基于快速量子漫步振幅计算的邻域对子结构匹配完成图核的构建，并最终结合最终结合基于核的支持向量机通过训练得到图分类器。本发明能够针对真实世界中图结构数据进行高效地分析，可针对未知新数据进行类别的精确判断。