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Knoten Iteration
1
(a, b) 0
(a 1 , b) 1
(a 1 , b 1 ) 0
(a 1 , b 2 ) 0
(a 2 , b 1 ) 0
(a 2 , b 2 ) 1
Tabelle 7.6.: Ähnlichkeitswerte (Graph 1) für Fall 3
stellen sich in Fall 3 für die Knoten aus N 1 schon nach wenigen Iterationen nahezu
konstante Werte ein. In den folgenden Iterationen müssen die Ähnlichkeitswerte der N 2 -
Knoten allerdings „neutralisiert“ werden, was die höhere Anzahl Iterationen im Vergleich
zu beispielsweise Graph 1 erklärt, bei dem es neben der gezielt auf 0 gesetzten ZHK –
welche die N 1 -Knoten in Fall 1 enthalten hat – keine weiteren ZHK mehr gibt, deren
Knoten der Menge N 2 zugeordnet werden können und die demnach neutralisiert werden
müssen.
Bezüglich der Qualität der Testergebnisse in Fall 3 ist zu sagen, dass die im Fixpunkt
gelieferten Matching-Kandidaten verglichen mit denen aus Fall 1 und 2 sehr schlecht sind.
Allein bei Betrachtung des Graphen 6 stellt man fest, dass dort Matching-Kandidaten
vorgeschlagen werden, die in den Modellen des Graphen objektiv gesehen quasi keine
strukturellen Ähnlichkeiten aufweisen. Dieses Resultat ist nicht weiter verwunderlich,
denn dadurch, dass für die Experimente in Fall 3 die ZHK „ausgeblendet“ wurden,
welche die „guten“ Matching-Kandidaten enthalten, kann der Algorithmus hier nur vergleichsweise
schlechte Ergebnisse liefern.
Tabelle 7.6 stellt der Vollständigkeit halber die Ähnlichkeitswerte im Fixpunkt für
den Graphen 1 in Fall 3 dar. Da sich der Fixpunkt hier bereits nach der 1. Iteration
einstellt, ist keine Entwicklung der Ähnlichkeitswerte wie in Tabelle 7.3 oder Tabelle 7.5
erkennbar. Analog zu diesen beiden Tabellen sind die Knoten aus der Menge N 1 und die
Werte im Fixpunkt auch hier fett hervorgehoben.
Fall 4
In Fall 3 wurde nachgewiesen, dass sich durch gezieltes „Ausblenden“ von ganzen Zusammenhangskomponenten
der PCGs der Graphen andere Fixpunkte erreichen lassen.
Fall 4 stellt eine leichte Variation von Fall 3 dar und soll prüfen, ob und wie das Similarity
Flooding größere „Störungen“ bei den Anfangsähnlichkeiten kompensieren kann.
Dazu wurden in Fall 4 analog zu Fall 3 die Anfangsähnlichkeiten der Knoten, die in Fall
1 und 2 in der Menge N 1 waren, auf 0 gesetzt, alle anderen auf 1. Im Unterschied zu
Fall 3 wurde dann die Anfangsähnlichkeit des Knotens, der in Fall 1 den niedrigsten
Wert (s min ) in der Menge N 1 aufwies, auf 1 gesetzt. Waren mehreren solcher Knoten
vorhanden, wurde der genommen, der lexikographisch an letzter Stelle stand.
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