全都要匹配：图匹配匹配滤波器中的解多样化

我们提出一种在新非常大背景图中寻找多个含噪嵌入模板图的新方法。我们的方法建立在 Sussman 等人提出的图匹配匹配滤波器技术之上，通过在该匹配滤波器算法中迭代惩罚合适的节点对相似度矩阵来实现多个不同匹配的发现。此外，我们提出算法加速策略，极大提升了匹配滤波器方法的可扩展性。我们在相关 Erdos-Renyi 图设定下给出方法的理论依据，表明其在温和模型条件下顺序发现多个模板的能力。我们另通过大量实验（包括模拟模型与真实数据集，如人脑连接组与大型事务知识库）展示方法的实用性。