两类模型:
第一类:two-steps method
先计算两个网络之间每两个结点的相似性,再从N1*N2对相似性中抽取N1对匹配(N1<=N2)。
代表算法:IsoRank
第二类:objective-based
直接建立数学模型,即直接计算M对匹配的总得分值。(利用已有匹配的信息 PISwap)
代表算法:PisWap
 
IsoRank:
计算所有可能对的匹配得分,再抽取。 
影响Rbb'的两个因素:其邻居的度(两个),其邻居对的匹配得分。
 
采用的思路为:
作者怎么利用pagerank到isorank?
把pagerank的点到点的传递方式(一个网络) --> 一个匹配(边)到一个匹配的传递方式(两个网络)。
思考:如果是triple to triple(3 networks)该如何建模?

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