摘要：在华为的基于图建模的智能运维、智慧营销等业务中，子图匹配的问题一直是重中之重。

本文分享自华为云开发者联盟公众号《【华为算法精英实战营】三期赛事连发，破解多领域技术迷局》

华为持续赞助全球重大科技竞赛，开放业界前沿研究课题，旨在促进科技人才培养，持续赋能科技企业，进一步推动科技进步和产业发展。华为算法精英实战营（以下简称“实战营”）是华为公司主办的科技竞赛。实战营开赛以来面向智能机器人、高维向量数据的近似检索、算子开发、JSP 调度和内存背包及磁带同步问题等多个产业难题发起挑战，通过联动更多高校及科研机构，挖掘更多 AI 算法领域年轻人才，在此激发交流碰撞，持续发现最优解。

本文将解读本期算法精英实战营的“子图召回”赛题，下面一起看看赛题详情。

一、赛事介绍

【赛事简介】

"子图召回”赛题在 Algotester 2023 Online Challenge powered by Huawei 中首次举行，吸引了来自全球各地的算法爱好者们积极参加。现继续长期开放至 2024 年 11 月 30 日，并设奖金 ¥100000，如果你喜欢挑战、想要获得丰厚的奖金，更想在竞赛技术圈中结交志同道合的朋友，那么，快来一起参与吧！

【赛题简介】

在华为的基于图建模的智能运维、智慧营销等业务中，子图匹配的问题一直是重中之重，比如基于图建模的网络运维系统的故障检测能力，基于用户行为画像匹配的智慧营销系统中的推荐能力。基于图模型强大的表达能力，该问题在其他行业内也广泛存在，比如新冠病毒的结构分析、金融风控中的反洗钱。这些场景中，均需对一系列模式在给定的图中搜索相同结构的子图。子图匹配本身是 NP-hard 的问题（指数级复杂度），1 个图与 n 个模式的匹配在 n 较大时（比如 >1000）则更是复杂。因此，子图匹配结果的正确性和效率在业务中至关重要。

给定一个大规模图和一系列小规模图模式，在指定时间约束下搜索每个图模式在大规模图中匹配的同构的子图，并输出节点映射关系。例如，在下图中，S1 和 G 不是子图同构关系，而 S2 和 G 是子图同构关系。

• 为保证比赛的时效性和区分度，其中大图节点数和边数的取值范围分别是 (20, 50] 和 (50, 300]，而每个图模式的点数和边数的取值范围分别是 (10, 20] 和 (20,100]，图模式总数不超过 100000。选手的提交均于线上在多组测试样例上实测，在每组测试样例中，会由我们提供的生成器随机生成大图 G 和图模式 Si。

• 优化目标是最小化 N1-N2，其中 N1 和 N2 分别代表选手代码的输出结果中正确和错误的模式数。因此，本比赛不仅要求尽量找出更多匹配的模式，也会对找出的不匹配模式进行惩罚，以屏蔽一些取巧的策略。

即日起-2024 年 12 月 15 日，如果你对这个赛题感兴趣，快来点击链接进行报名

如有赛题疑问，请前往官方论坛发帖提问，我们将尽快解答！

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