GC-BES:一种新的基于嵌入集的图分类方法

• 作者: 印鉴 王桂娟 詹卫许
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 频繁子图 图分类 图挖掘 特征选择
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 155-158
• 分类号: TP311.13
• 字数: 5586字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.06.037

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	印鉴	中山大学信息科学与技术学院	117	2906	26.0	51.0
2	王桂娟	中山大学信息科学与技术学院	7	26	3.0	5.0
6	詹卫许		2	11	1.0	2.0