基于动态抽样的图分类算法

• 作者: 业宁 刘俊焱 周溜溜 尹佟明 尹婷婷
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图分类 动态抽样 顶点平均度 代表子模式
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 113-118,127
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 5788字
• 语种: 中文

摘要

传统的图分类算法由于支持度阈值选择过低导致频繁子模式规模过大，进而造成效率过低，阈值选择过高导致重要模式丢失而造成分类精度下降，如FSG和CEP方法。针对这些问题，提出将动态抽样策略引入图分类领域，在保持分类准确率的前提下通过顶点平均度的计算抽样选取代表性子模式，结合CEP所给出的频繁闭显露模型，设计出一种新的图特征(分类规则)提取方法，解决了CEP算法由于支持度阈值设置过低而导致的无法计算现象，大大提高了分类效率；并通过实验证明本文算法优于现有的一些主流算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹佟明	南京林业大学信息科学技术学院	41	1008	16.0	31.0
2	业宁	南京林业大学信息科学技术学院	83	805	16.0	24.0
3	尹婷婷	南京林业大学信息科学技术学院	2	7	2.0	2.0
4	刘俊焱	南京林业大学信息科学技术学院	6	32	4.0	5.0
5	周溜溜	南京林业大学信息科学技术学院	6	10	2.0	2.0