我有一个带有两个有向路径的有向图。
我想要一种算法来确定两条路径之间的相似性。
This post提到使用Levenshtein distance来确定近似相似度。我也意识到Hamming distance使用了类似的指标。
我的问题是：
如何处理两条路径彼此平行的情况。也就是说，如果这两条路径没有相似的节点，那么它们将被视为“相似”，因为它们的路径在相同的方向上彼此非常靠近。
由于
答案 0 :(得分：3)
简单的答案是，这是一个非常难的问题，并且很大程度上取决于您对图中“相似”含义的定义。在大多数图形中，您可以以平面方式重新排列两个不相交路径的节点，以便看起来像“并行”运行。
开始研究更高级的相似性指标的好地方是考虑图的邻接矩阵，并查看各种matrix similarity算法。
编辑：将问题限制为欧几里德图
在将域限制为欧几里德图时，对此问题进行了大量积极的研究，因为这是一个适用于GIS，机器学习应用程序到机器人学以及社交网络/人工网络（如网络）上的协作过滤的主题。查看google scholar上的文章。