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期刊论文
基于类别信息的特征子图选择策略
基于类别信息的特征子图选择策略
来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cnm008
【摘 要】
:
选择频繁的特征子图在基于频繁子图的图数据分类中起着非常重要的作用。提出了一种基于类别信息的特征子图选择策略,即从候选的频繁子图中选出独有频繁子图和显著频繁子图作
【作 者】
:
王桂娟
印鉴
詹卫许
【机 构】
:
中山大学信息科学与技术学院,华南师范大学计算机学院,广东电网信息中心
【出 处】
:
计算机科学
【发表日期】
:
2011年8期
【关键词】
:
频繁子图
图分类
图挖掘
特征选择
Frequent subgraph pattern
Graph classification
Graph mining
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选择频繁的特征子图在基于频繁子图的图数据分类中起着非常重要的作用。提出了一种基于类别信息的特征子图选择策略,即从候选的频繁子图中选出独有频繁子图和显著频繁子图作为特征子图。实验结果显示,在对化合物数据分类时,该选择策略在分类性能上优于SVM方法特征选择策略和CEP方法的特征选择策略。
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