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摘 要：基于强化学习的最大公共诱导子图（MaximumCommonInducedSubgraph，MCIS）算法在处理历史搜索中低频出现的顶点时存在局限，难以评估其真实重要性并进行有效探索。为此，提出一种基于动作与环境反馈的前向预测方法。动作反馈通过奖励机制量化分支顶点的剪枝效果，环境反馈则用双域个数来表征待搜索子图的大小。（剩余163字）
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基于反馈评分与前向预测的最大公共诱导子图算法
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