10.3969/j.issn.1001-4616.2015.01.018
基于动态抽样的图分类算法
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。
图分类、动态抽样、顶点平均度、代表子模式
TP311.13(计算技术、计算机技术)
国家973项目2012CB114505;国家杰青项目31125008;江苏省自然科学基金BK2012815;江苏省青蓝工程项目、江苏省六大人才高峰项目、江苏省2013年度普通高校研究生科研创新计划项目CXZZ13_0538
2015-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
113-118,127
