GC-BES:一种新的基于嵌入集的图分类方法

摘要：

已提出很多图分类方法.这些方法在挖掘频繁子图时,只考虑了子图的结构信息,没有考虑子图的嵌入信息.实际上,有些频繁子图挖掘算法在计算子图的支持度时,可以获得嵌入信息.在L-CCAM子图编码的基础上,提出了一种基于嵌入集的图分类方法.该方法采用基于类别信息的特征子图选择策略,充分利用嵌入集,在频繁子图挖掘过程中直接选择特征子图.通过实验表明,该方法是有效的、可行的.

关键词：频繁子图、图分类、图挖掘、特征选择

所属期刊栏目：39

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：155-158