计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2012年
6期
155-158
,共4页
频繁子图%图分类%图挖掘%特征选择
頻繁子圖%圖分類%圖挖掘%特徵選擇
빈번자도%도분류%도알굴%특정선택
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.
已提齣很多圖分類方法.這些方法在挖掘頻繁子圖時,隻攷慮瞭子圖的結構信息,沒有攷慮子圖的嵌入信息.實際上,有些頻繁子圖挖掘算法在計算子圖的支持度時,可以穫得嵌入信息.在L-CCAM子圖編碼的基礎上,提齣瞭一種基于嵌入集的圖分類方法.該方法採用基于類彆信息的特徵子圖選擇策略,充分利用嵌入集,在頻繁子圖挖掘過程中直接選擇特徵子圖.通過實驗錶明,該方法是有效的、可行的.
이제출흔다도분류방법.저사방법재알굴빈번자도시,지고필료자도적결구신식,몰유고필자도적감입신식.실제상,유사빈번자도알굴산법재계산자도적지지도시,가이획득감입신식.재L-CCAM자도편마적기출상,제출료일충기우감입집적도분류방법.해방법채용기우유별신식적특정자도선택책략,충분이용감입집,재빈번자도알굴과정중직접선택특정자도.통과실험표명,해방법시유효적、가행적.
