两个数据集之间的最佳匹配

时间:2019-12-10 04:40:16

标签: optimization graph classification matching similarity

我需要在下面解决优化问题,我想找出这种问题叫什么-这样我就可以查看相关文献,因为找不到与之匹配的内容我现在的问题。

我有一个元素A的列表,我需要根据两个列表共享的某些列(功能)将它们与B的元素进行匹配。匹配应该是唯一的-A的一个元素只能与B的一个元素匹配。并非A的所有元素都必须与B对应。我需要找到一种解决方案,使A的大多数元素都与B的某些元素匹配B,同时保持较小的失配误差(存在一个已知A到B匹配的验证数据集)。

这种问题的名字是什么?解决该问题的标准方法是什么?我正在考虑根据这些特征计算加权距离并针对错误优化其公式。感谢您的任何帮助,谢谢!

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