自然科学版
陕西师范大学学报(自然科学版)
数学与计算机科学
一种基于特征子图的不确定图分类算法
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刘意 王勇 *, 尚学群
(1 西北工业大学 理学院; 2 西北工业大学 计算机学院, 陕西 西安 710072)
刘意,男,硕士研究生,研究方向为图挖掘研究.Email:254319875@qq.com.
摘要:
采用频繁子图作为特征子图,对不确定图进行分类.提出AGF频繁子图挖掘算法,该算法将频繁子图挖掘问题转换为频繁项挖掘问题,可有效提高频繁子图生成效率.利用频繁子图构造分类模型,首次应用于不确定图,通过实验证明,给出的分类算法具有良好的分类正确率.
关键词:
不确定图; 分类; 频繁子图; 特征子图
收稿日期:
2014-04-16
中图分类号:
TP311.13
文献标识码:
文章编号:
1672-4291(2014)05001604
基金项目:
国家自然科学基金重点资助项目(61332014); 西北工业大学基础研究基金项目(JC201273); 西北工业大学研究生创业种子基金项目(Z2013134).
Doi:
An uncertain graph classification algorithm based on discriminative subgraphs
LIU Yi , WANG Yong1*, SHANG Xuequn 
(1 School of Natural and Applied Sciences; 2 School of Computer Science,Northwestern Polytechnical University, Xi′an 710072, Shannxi, China)
Abstract:
Utilizing discriminative subgraph, a classification of uncertain graphs is given.An algorithm for mining frequent subgraph named AGF is given, which can switch frequent subgraph mining problems to frequent items mining problems, and can effectively improve efficiency of generating frequent subgraphs.An experiment shows that the proposed algorithm has high precision.
KeyWords:
uncertain graph; classification; frequent subgraph; discriminative subgraph