GC-BES:一种新的基于嵌入集的图分类方法

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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。
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