Graph klassificering har blivit en viktig och aktiv forskningsämne under det senaste årtiondet. Nuvarande forskning om grafklassificering fokuserar på gruvdiskriminativa subgraffunktioner under övervakade inställningar. Det grundläggande antagandet är att ett stort antal märkta grafer finns tillgängliga. Dock är märkning grafdata ganska dyrt och tidskrävande för många verkliga applikationer. För att minska märkningskostnaden för grafdata tar vi itu med problemet med hur man väljer den viktigaste grafen att fråga efter etiketten. Detta problem är utmanande och skiljer sig från konventionella aktiva inlärningsproblem eftersom det inte finns någon fördefinierad funktion vektor. Dessutom är problemet med subgrafräkning NP-hård. Det aktiva urvalsproblemet och funktionsvalet är korrelerade för grafdata. Innan vi kan lösa det aktiva urvalsproblemet måste vi hitta en uppsättning optimala subgraffunktioner. För att ta itu med denna utmaning visar vi hur man samtidigt kan uppskatta nyttan av en frågegraf och en uppsättning subgraffunktioner. Tanken är att maximera beroendet mellan subgraffunktioner och grafetiketter med hjälp av ett aktivt inlärningsramverk. Vi föreslår en grenbunden algoritm för att söka efter den optimala frågekurvan och optimala funktioner samtidigt. Empiriska studier av nio verkliga uppgifter visar att den föreslagna metoden kan ge bättre noggrannhet på grafdata än alternativa metoder.
Kong m.fl. I REF föreslogs en dubbel funktionsvals- och urvalsundersökningsmetod i samband med grafklassificering.
Dual active feature and sample selection for graph classification
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}